NeuralRecon-W开源项目常见问题解决方案

NeuralRecon-W开源项目常见问题解决方案

NeuralRecon-W Code for "Neural 3D Reconstruction in the Wild", SIGGRAPH 2022 (Conference Proceedings) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralRecon-W

1. 项目基础介绍

NeuralRecon-W是一个用于“野外神经三维重建”的开源项目，该项目基于SIGGRAPH 2022会议论文。它主要利用神经网络技术，从野外场景图片中重建出高质量的三维模型。项目的主要编程语言为Python，同时依赖于多种深度学习框架和工具，例如PyTorch。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目环境配置

问题描述： 新手在尝试运行项目时，可能会遇到环境配置问题，包括依赖库的安装和Python环境的设置。

解决步骤：

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/zju3dv/NeuralRecon-W.git
   

2. 创建conda虚拟环境，并安装所需依赖：

   conda create -f environment.yaml
   conda activate neuconw
   

3. 按照项目README文件中的说明，安装必要的Python库。

问题二：数据集准备

问题描述： 新手可能不清楚如何准备和加载所需的数据集。

解决步骤：

1. 下载项目所需的数据集，例如Heritage-Recon数据集，并将其放置在项目数据目录下。
2. 使用项目提供的脚本生成ray cache：

   for SCENE_NAME in brandenburg_gate lincoln_memorial palacio_de_bellas_artes pantheon_exterior
   do
     scripts/data_generation.sh data/heritage-recon/$SCENE_NAME
   done
   

问题三：训练模型

问题描述： 新手在尝试训练模型时可能会遇到参数设置和训练流程不明确的问题。

解决步骤：

1. 根据需要训练的场景名称，设置训练脚本中的相应参数：

   scripts/train.sh $EXP_NAME config/train_$SCENE_NAME.yaml $NUM_GPU $NUM_NODE
   

2. 等待训练过程完成，训练过程中可以监控日志以查看训练进度。

通过上述步骤，新手可以更好地开始使用NeuralRecon-W项目，并解决在初始阶段可能遇到的一些常见问题。

NeuralRecon-W Code for "Neural 3D Reconstruction in the Wild", SIGGRAPH 2022 (Conference Proceedings) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralRecon-W