Deblur-GS项目安装与使用指南

Deblur-GS项目安装与使用指南

Deblur-GS [I3D 2024] Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deblur-GS

1. 项目目录结构及介绍

Deblur-GS项目的目录结构如下：

• asset/：包含项目所需的一些资源文件。
• convert.py：用于转换数据集格式的脚本。
• environment.yml：定义项目运行所需的Python环境和依赖库。
• full_eval.py：用于全面评估训练模型性能的脚本。
• gitignore：定义Git忽略的文件和目录。
• LICENSE.md：项目的许可证文件。
• lpipsPyTorch/：包含用于图像质量评估的LPIPS PyTorch实现。
• metrics.py：计算渲染图像误差指标的脚本。
• README.md：项目的自述文件，包含项目介绍和基本使用说明。
• render.py：用于渲染图像的脚本。
• render_video.py：用于渲染视频的脚本。
• scene/：包含场景相关的代码和数据。
• train.py：项目的主要训练脚本。
• utils/：包含项目所需的工具函数和类。
• .gitmodules：定义项目中的子模块。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py脚本进行的。以下是train.py脚本的简要说明：

• 该脚本负责初始化训练环境、加载数据集、配置训练参数以及启动训练过程。
• 使用-s参数后跟数据集路径来指定训练数据。
• --eval参数表示在训练后进行评估。
• --deblur参数用于开启去模糊模式。

例如，启动训练的命令可能如下所示：

python train.py -s /path/to/dataset --eval --deblur

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过environment.yml文件进行。以下是environment.yml文件的简要说明：

• 该文件定义了一个conda环境，其中包括项目运行所需的所有Python库和依赖。
• 使用conda env create --file environment.yml命令可以创建一个包含所有依赖的Python环境。

在开始训练或使用项目之前，确保已经根据environment.yml创建并激活了相应的conda环境。

通过以上介绍，你应该能够了解Deblur-GS项目的目录结构、如何启动项目以及如何配置项目环境。在开始使用之前，请确保你已经安装了所有必要的依赖，并正确设置了项目环境。

Deblur-GS [I3D 2024] Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deblur-GS