DeformationPyramid 开源项目使用教程

DeformationPyramid 开源项目使用教程

DeformationPyramid [NeurIPS 2022] Non-rigid Point Cloud Registration with Neural Deformation Pyramid 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeformationPyramid

1. 项目介绍

DeformationPyramid 是一个用于非刚性点云配准的开源项目，由 Yang Li 和 Tatsuya Harada 开发，并在 NeurIPS 2022 上发表。该项目通过神经变形金字塔（Neural Deformation Pyramid）实现了多尺度非刚性点云配准，特别适用于处理具有复杂变形的点云数据。

主要特点

• 多尺度配准：支持多层次的非刚性配准，能够处理不同尺度的点云变形。
• Sim(3) 扭曲场：使用 Sim(3) 扭曲场来表示点云的非刚性变形。
• 预训练模型：提供了预训练的点云匹配和异常值剔除模型，方便用户快速上手。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的环境中已经安装了以下依赖：

• Python 3.8 或 3.10
• PyTorch 1.9.0
• pytorch3d
• open3d
• opencv-python
• tqdm
• mayavi
• easydict

安装步骤

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/rabbityl/DeformationPyramid.git
   cd DeformationPyramid
   

2. 下载数据集： 从 Google Drive 下载 4DMatch 基准数据集（约 14G），并解压到本地。

   ln -s /path/to/4Dmatch /data
   

3. 运行无学习模型（NDP）：

   python eval_nolearned.py --config config/NDP.yaml
   

   如果需要可视化配准结果，可以添加 --visualize 参数。

4. 运行监督学习模型（LNDP）： 首先下载预训练模型（约 271M），并将其移动到 correspondence/pretrained 目录下。

   python eval_supervised.py --config config/LNDP.yaml
   

   同样，添加 --visualize 参数可以可视化配准结果。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 医学图像配准：在医学领域，DeformationPyramid 可以用于配准不同时间点的患者扫描数据，帮助医生更好地分析病情变化。
• 机器人导航：在机器人导航中，非刚性点云配准可以用于实时更新环境地图，提高导航精度。

最佳实践

• 数据预处理：在使用 DeformationPyramid 之前，确保点云数据已经过预处理，如去噪、归一化等。
• 模型选择：根据具体应用场景选择合适的模型（NDP 或 LNDP），并根据需要调整配置文件中的参数。

4. 典型生态项目

Lepard

Lepard 是 DeformationPyramid 的姊妹项目，专注于点云分割和特征提取，可以与 DeformationPyramid 结合使用，进一步提升点云处理的精度。

DeformingThings4D

DeformingThings4D 是一个用于处理动态物体的开源项目，提供了丰富的动态点云数据集，可以与 DeformationPyramid 结合进行更复杂的非刚性点云配准任务。

通过以上模块的介绍，相信你已经对 DeformationPyramid 项目有了全面的了解，并能够快速上手使用。

DeformationPyramid [NeurIPS 2022] Non-rigid Point Cloud Registration with Neural Deformation Pyramid 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeformationPyramid