MASt3R-SLAM项目安装与配置指南

MASt3R-SLAM项目安装与配置指南

MASt3R-SLAM [CVPR 2025] MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors MASt3R-SLAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MASt3R-SLAM

1. 项目基础介绍

MASt3R-SLAM是一个实时稠密SLAM(同步定位与映射)系统,它利用3D重建先验进行优化。该项目旨在通过结合先进的机器学习技术与传统的视觉SLAM方法,提高SLAM系统的性能和鲁棒性。项目的主要编程语言是Python和C++,同时利用了CUDA进行GPU加速。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • 计算机视觉技术:MASt3R-SLAM使用了一系列计算机视觉技术,包括特征检测、匹配和3D重建。
  • 深度学习框架:项目采用了PyTorch作为深度学习框架,用于模型的训练和推理。
  • CUDA:利用NVIDIA的CUDA技术,项目能够在GPU上加速计算,提高处理速度。
  • OpenGL:项目使用了ModernGL,一个基于OpenGL的图形库,用于渲染和可视化。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • 操作系统:推荐使用Ubuntu操作系统。如果使用Windows,可以通过WSL(Windows Subsystem for Linux)来运行。
  • Python:Python 3.11。
  • CUDA:NVIDIA CUDA,版本需与安装的PyTorch版本相匹配。
  • 依赖:git、conda、pip等工具需要预先安装。

安装步骤

步骤 1: 创建虚拟环境

打开终端,创建并激活一个新的conda虚拟环境:

conda create -n mast3r-slam python=3.11
conda activate mast3r-slam

步骤 2: 安装PyTorch

根据您的CUDA版本,安装对应的PyTorch版本。以下示例为CUDA 11.8的安装命令:

conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

步骤 3: 克隆仓库并安装依赖

使用git克隆仓库,并安装项目依赖:

git clone https://github.com/rmurai0610/MASt3R-SLAM.git --recursive
cd MASt3R-SLAM/
pip install -e thirdparty/mast3r
pip install -e thirdparty/in3d
pip install --no-build-isolation -e .

如果需要,还可以选择安装torchcodec以提高MP4加载速度:

pip install torchcodec==0.1

步骤 4: 下载预训练模型

下载MASt3R模型和检索相关文件:

mkdir -p checkpoints/
wget https://download.europe.naverlabs.com/ComputerVision/MASt3R/MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric.pth -P checkpoints/
wget https://download.europe.naverlabs.com/ComputerVision/MASt3R/MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric_retrieval_trainingfree.pth -P checkpoints/
wget https://download.europe.naverlabs.com/ComputerVision/MASt3R/MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric_retrieval_codebook.pkl -P checkpoints/

步骤 5: 运行示例

运行示例脚本以测试安装是否成功。以下命令会下载TUM数据集并运行:

bash ./scripts/download_tum.sh
python main.py --dataset datasets/tum/rgbd_dataset_freiburg1_room/ --config config/calib.yaml

以上步骤为MASt3R-SLAM项目的详细安装和配置指南,按照这些步骤操作,您应该能够成功安装并运行该项目。

MASt3R-SLAM [CVPR 2025] MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors MASt3R-SLAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MASt3R-SLAM

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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