SCube: 使用VoxSplats进行即时大规模场景重建
1. 项目介绍
SCube是由NVIDIA Toronto实验室开发的一种即时大规模场景重建方法。该方法利用VoxSplats技术，能够快速、高效地从大量数据中重建出高质量的三维场景。SCube适用于需要实时三维重建的应用场景，如自动驾驶、虚拟现实和增强现实等。
2. 项目快速启动
以下步骤将帮助您快速启动并运行SCube项目：
环境准备
首先，您需要确保您的系统中已安装以下依赖：
- Python 3.x
- Conda
- Git
克隆项目
mkdir SCube-release
cd SCube-release
git clone https://github.com/nv-tlabs/SCube.git
设置环境
cd SCube
conda env create -f environment.yml
conda activate scube
pip install mmcv>=2.0.0 mmsegmentation>=1.0.0
设置WandB
我们的训练脚本高度依赖于WandB（Weights & Biases）。请先注册一个WandB账号并获取您的API密钥。然后在终端中运行以下命令进行设置：
wandb login
数据准备
数据下载
首先，下载我们分割的Waymo数据集。
gdown https://drive.google.com/drive/folders/1d8V4aoHsDf5U0-SH_VY2MOZJdYvOG8TM -O ../waymo_split --folder
然后，将Waymo感知数据集v1.4.2的所有训练和验证剪辑下载到SCube-release/waymo_tfrecords。
数据处理
首先，从tfrecords中提取图像、LiDAR、姿态、内参和标注文件，这些文件将保存在../waymo_ns中。
python datagen/waymo2nerfstudio.py -i ../waymo_tfrecords -o ../waymo_ns [--num_workers YOUR_CPU_CORE]
接下来，将原始数据处理成SCube训练所需的webdataset格式，同时推断SegFormer进行天空遮罩和Metric3Dv2进行GT深度。处理结果将保存在../waymo_webdataset。
python datagen/nerfstudio2webdataset.py -i ../waymo_ns -o ../waymo_webdataset
3. 应用案例和最佳实践
SCube的典型应用案例包括自动驾驶系统中的实时环境重建、虚拟现实和增强现实中的场景构建等。以下是一些最佳实践：
- 在使用大量数据时，确保您的硬件资源足够，特别是GPU资源。
- 根据您的具体需求调整训练参数，如VAE和扩散模型的层数、训练迭代次数等。
- 利用WandB实时监控训练进度和性能。
4. 典型生态项目
SCube与以下开源项目有良好的兼容性和互操作性：
- Metric3Dv2: 一个用于3D深度估计的模型。
- SegFormer: 一个用于语义分割的模型。
这些项目共同构成了一个强大的三维场景重建和渲染生态系统。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
