SPARS3R项目安装与配置指南

SPARS3R项目安装与配置指南

SPARS3R SPARS3R: Semantic Prior Alignment and Regularization for Sparse 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SPARS3R

1. 项目基础介绍

SPARS3R（Semantic Prior Alignment and Regularization for Sparse 3D Reconstruction）是一个用于稀疏3D重建的开源项目。该项目结合了结构从运动（Structure-from-Motion, SfM）的准确姿态估计和深度估计的密集点云优势，通过全局融合对齐和语义异常值对齐两个步骤，实现了对稀疏图像的逼真渲染效果。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 结构从运动（SfM）：用于从一系列图像中恢复相机姿态和3D点位置。
• 深度估计：利用深度学习模型估计图像中每个像素的深度信息。
• 全局融合对齐：将先验的密集点云与基于三角化的稀疏点云对齐。
• 语义异常值对齐：在异常值周围提取语义一致区域并进行局部对齐。
• NeRFStudio：用于神经辐射场（NeRF）的渲染和优化框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的系统安装有Python 3.8。
• 准备conda环境管理器（如果未安装，请先安装）。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

git clone git@github.com:snldmt/SPARS3R.git

2. 进入项目目录：

cd SPARS3R

3. 创建并激活conda环境：

conda create -n spars3r -y python=3.8
conda activate spars3r

4. 安装所需的Python包：

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5. 安装CUDA工具包开发版本：

conda install cudatoolkit-dev=11.3 -c conda-forge

6. 安装其他依赖项：

pip install ninja git+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch
pip install -e .

7. 卸载原有的gsplat包，并安装新版本的gsplat：

pip uninstall gsplat
pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/gsplat.git@v0.1.11

8. 安装segment-anything库：

pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

至此，您已经完成了SPARS3R项目的安装。接下来，您可以按照项目说明文档中的指示进行数据集准备、模型训练和评估等操作。

SPARS3R SPARS3R: Semantic Prior Alignment and Regularization for Sparse 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SPARS3R