FineRecon: 开源3D重建项目教程

FineRecon: 开源3D重建项目教程

ml-finerecon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-finerecon

1. 项目介绍

FineRecon 是一个基于深度学习的3D重建项目，它可以从定位的RGB图像中重建出详细的3D模型。该项目是研究论文《FineRecon: Depth-aware Feed-forward Network for Detailed 3D Reconstruction》的配套软件，利用深度感知的前馈网络来提高3D重建的精度。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的Python环境已经安装好，然后安装以下依赖：

pip install \
matplotlib \
pillow \
numpy \
scikit-image \
scipy \
timm \
torch==1.13 \
torchvision \
"tqdm>=4.65" \
trimesh \
pytorch_lightning==1.8 \
pyyaml \
opencv-python-headless \
python-box \
tensorboard

配置文件

复制example-config.yml到config.yml，并根据你的数据目录修改config.yml中的路径。

数据准备

FineRecon 需要一个RGB-D扫描数据集，例如ScanNet。你可以使用ScanNet作者提供的脚本来下载数据集。数据集的结构应该是：

/path/to/dataset/
test.txt
train.txt
val.txt
first_scan/
color/
0.jpg
1.jpg
2.jpg
...
depth/
0.png
1.png
2.png
...
intrinsic_color.txt
intrinsic_depth.txt
pose.npy
second_scan/
...
last_scan/

确保test.txt、train.txt和val.txt文件中包含了描述测试、训练和验证数据集的扫描目录名。

生成地面真实TSDF

运行以下命令来生成地面真实TSDF：

python generate_gt_tsdf.py --dataset-dir /path/to/dataset --output-dir /path/to/gt_tsdf

在config.yml中设置tsdf_dir为/path/to/gt_tsdf。

训练和推理

训练模型：

python main.py

进行推理时，可以使用以下命令：

python main.py --task predict --ckpt path/to/checkpoint.ckpt

这里path/to/checkpoint.ckpt是预训练模型的路径。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

FineRecon 可以应用于室内场景的3D重建，例如用于虚拟现实、增强现实或游戏开发中的场景建模。

最佳实践

• 确保使用的数据集质量高，且覆盖了多样的场景。
• 在训练前，仔细调整config.yml文件中的参数以适应你的数据集。
• 使用预训练模型作为起点，进行微调以适应特定的数据集或应用场景。

4. 典型生态项目

FineRecon 的开源生态中，还包括以下相关项目：

• TransformerFusion: 用于评估3D指标的代码和数据。
• Atlas: 用于评估2D指标的代码。

这些项目可以与FineRecon结合使用，以增强3D重建的评估和优化流程。

ml-finerecon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-finerecon