#PF3plat项目安装与配置指南
1. 项目基础介绍
PF3plat是一个开源项目，旨在通过未校准的图像集合估计多视角一致的深度、准确的相机姿态和逼真的图像。该项目是“PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting”论文的官方实现。该项目主要由Python编程语言编写。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 编程语言: Python
- 深度学习框架: PyTorch
- 关键技术:
- 3D Gaussian Splatting: 用于从图像中估计深度和相机姿态的技术。
- Flash Attention: 注意力机制的一种，用于提高模型性能。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
- 确保您的系统满足以下要求：
- Python 3.10
- CUDA 12.1
- conda（推荐用于环境管理）
安装步骤
步骤1: 创建虚拟环境
首先，创建一个名为pf3plat的虚拟环境，并激活它：
conda create -n pf3plat python=3.10
conda activate pf3plat
步骤2: 安装PyTorch
在虚拟环境中安装指定版本的PyTorch和torchvision：
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
步骤3: 安装依赖
安装项目所需的其它依赖：
pip install -r requirements.txt
步骤4: 准备数据集
项目使用的数据集包括RealEstate10K、ACID和DL3DV。根据项目说明，你需要按照以下步骤准备数据集：
- RealEstate10K和ACID: 请按照项目提供的指南处理数据集，具体可参考项目文档中的相关说明。
- DL3DV: 从项目提供的链接下载训练和评估集。
将所有数据集放置在项目根目录下的datasets文件夹中。
步骤5: 训练和评估
根据项目说明，训练和评估模型时需要注意以下事项：
- 训练模型时，默认关闭了flash attention以避免NaN值的出现，并将批量大小设置为3。
- 使用A6000进行训练。
- 在
config/experiment/{re10k, acid, dl3dv}.yaml文件中指定数据集路径，或通过命令行传递参数。
训练示例：
python -m src.main +experiment={re10k, acid, dl3dv} data_loader.train.batch_size=3
评估示例：
python -m src.main +experiment={re10k, acid}_test checkpointing.load=$PATHTOCKPT$ dataset/view_sampler=evaluation mode=test test.compute_score=true
请确保替换$PATHTOCKPT$为你的预训练权重路径。
以上步骤即为PF3plat项目的详细安装和配置指南。按照上述步骤操作，你可以成功安装并运行该项目。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
