【开源项目教程】 BundleSDF: 神经六自由度追踪与未知物体3D重建

【开源项目教程】 BundleSDF: 神经六自由度追踪与未知物体3D重建

BundleSDF [CVPR 2023] BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/BundleSDF

项目概述

该项目源自CVPR 2023的论文，实现了一种近实时的方法，用于从单目RGBD视频序列中对未知对象进行6自由度追踪，并同时进行神经网络驱动的3D重构。该方法适用于任意刚性物体，即使在视觉纹理缺失的情况下也能工作。仅需在第一帧对物体进行分割，无需额外信息，也不对交互代理做假设。

1. 目录结构及介绍

BundleSDF的仓库遵循以下结构：

.
├── benchmark_ho3d.py     # 处理HO3D数据集的脚本
├── build.sh              # 编译依赖项的脚本
├── Bundlesdf.py          # 主要的程序逻辑所在
├── config.yml            # 配置文件，定义运行参数
├── docker                # Docker环境相关文件夹
│   ├── ...
├── gitattributes         # Git属性文件
├── gitignore             # Git忽略文件列表
├── gui.py                # 图形界面相关代码
├── LICENSE.txt           # 许可证文件
├── ...
└── run_custom.py         # 自定义数据处理脚本，支持个性化设置

• Bundlesdf.py 是主要的执行文件，包含了追踪和重构的核心算法。
• config.yml 是配置文件，用于设定实验参数，如模型路径、数据路径等。
• run_custom.py 提供了针对自定义数据集运行项目的灵活性，支持跟踪、重构及后处理步骤。
• docker 文件夹包含Dockerfile和相关脚本，用于构建和管理容器化环境。
• gui.py 是图形用户界面的支持文件，便于结果的可视化。

2. 启动文件介绍

• 主启动文件是run_custom.py，它允许用户通过指定不同的模式（如run_video, global_refine, draw_pose）来执行不同的任务：

  • --mode run_video: 运行视频的联合追踪和重构过程。
  • --mode global_refine: 对重建的结果进行全局细化。
  • --mode draw_pose: 绘制对象的姿态框，以便于直观查看定位效果。

  使用此脚本前，需确保已按要求准备数据、配置文件以及模型权重。

3. 项目的配置文件介绍

• 配置文件(config.yml)是控制项目行为的关键，其重要设置包括：

  • 数据路径: 指向输入视频数据、预训练模型和输出存储位置的路径。
  • 模型配置: 包括使用的预训练网络权重路径（例如Segmentation Network的路径）。
  • 运行参数: 如是否启用在线分割、GUI显示、调试级别等。

  用户可以根据自己的需求调整这些参数，以适应不同的实验场景或硬件限制。

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以上是对NVlabs的BundleSDF项目的基本框架介绍，详细操作还需参考仓库内的具体文档和示例，确保遵循许可证规定进行合理使用。在实施之前，务必搭建好推荐的开发环境，并熟悉Docker等工具的使用，以保障顺利开展实验。

BundleSDF [CVPR 2023] BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown Objects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/BundleSDF