PGSR项目使用说明

PGSR项目使用说明

PGSR [TVCG2024] PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/PGSR

1. 项目的目录结构及介绍

PGSR（Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction）项目的目录结构如下：

• assets/：包含项目所需的一些资源文件。
• data/：存放训练和测试的数据集。
• gaussian_renderer/：实现高斯渲染相关的代码。
• lpipsPyTorch/：用于计算图像之间感知损失的PyTorch实现。
• scene/：包含场景相关的处理代码。
• scripts/：包含一些脚本文件，用于数据预处理、训练和测试等。
• submodules/：包含项目依赖的一些子模块。
• utils/：存放一些工具类和函数。
• .DS_Store：系统生成的文件，通常用于存储桌面和文件夹的图标位置等信息。
• LICENSE.md：项目的许可证文件。
• README.md：项目的说明文件。
• full_eval.py：用于完整评估模型性能的脚本。
• metrics.py：用于计算评估指标的脚本。
• render.py：用于渲染模型的脚本。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。
• train.py：用于训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py和render.py两个脚本文件来进行的。

• train.py：此脚本用于启动模型的训练过程。用户需要根据实际情况配置数据路径、输出路径等参数，然后运行脚本开始训练。

• render.py：此脚本用于启动模型的渲染过程。用户同样需要配置模型路径、渲染参数等，然后运行脚本进行渲染。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，用户可以在运行train.py和render.py时添加不同的参数来配置模型的行为。

以下是一些常用的配置参数：

• -s 或 --source：指定数据源路径。
• -m 或 --model：指定模型路径。
• --max_abs_split_points：用于配置最大绝对分割点数。
• --opacity_cull_threshold：用于配置透明度剔除阈值。
• --max_depth：用于配置最大深度。
• --voxel_size：用于配置体素大小。
• --use_depth_filter：启用深度过滤。

用户可以通过修改train.py和render.py中的参数解析部分来添加或修改配置参数。

PGSR [TVCG2024] PGSR: Planar-based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/PGSR