NeRF-Supervised Deep Stereo 项目安装与配置指南

NeRF-Supervised Deep Stereo 项目安装与配置指南

NeRF-Supervised-Deep-Stereo A novel paradigm for collecting and generating stereo training data using neural rendering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeRF-Supervised-Deep-Stereo

1. 项目基础介绍

NeRF-Supervised Deep Stereo 是一个利用神经渲染技术训练立体网络的开源项目。该项目通过捕获单个低成本手持相机的图像序列，生成成千上万的立体对，用于训练立体网络。这种方法实现了零样本泛化，超过了自我监督和监督方法的性能。

主要编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• NeRF (Neural Radiance Fields): 用于生成立体对的三维场景表示。
• 深度学习框架: 使用 PyTorch 作为主要的深度学习框架。
• ** COLMAP**: 用于估计相机姿态的库。
• RAFT-Stereo 和 PSMNet: 用于立体匹配的两种流行网络架构。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS
• Python 版本：3.6 或更高版本
• PyTorch：安装与 CUDA 兼容的 PyTorch 版本
• CUDA：NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA Toolkit

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/fabiotosi92/NeRF-Supervised-Deep-Stereo.git
cd NeRF-Supervised-Deep-Stereo

步骤 2：安装依赖

在项目根目录下，运行以下命令安装项目所需的 Python 依赖：

pip install -r code_snippets/requirements.txt

步骤 3：安装 COLMAP

COLMAP 用于估计相机姿态，需要从源代码编译安装。以下是安装 COLMAP 的步骤：

1. 克隆 COLMAP 仓库：

   git clone https://github.com/dbolya/colmap.git
   cd colmap
   

2. 编译 COLMAP：

   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make -j4
   sudo make install
   

3. 安装 COLMAP Python 绑定：

   cd ..
   pip install .
   

步骤 4：克隆 RAFT-Stereo 和 PSMNet 仓库

分别克隆 RAFT-Stereo 和 PSMNet 的仓库，并将相应的文件复制到项目目录中：

git clone https://github.com/princeton-vl/RAFT-Stereo.git
git clone https://github.com/JiaRenChang/PSMNet.git

# 复制 RAFT-Stereo 核心代码
cp -r RAFT-Stereo/core ./models/raft-stereo

# 复制 PSMNet 模型代码
cp -r PSMNet/models ./models/psmnet

步骤 5：配置项目

根据您的系统和环境对项目配置文件进行必要的修改。确保所有路径和参数设置正确。

完成以上步骤后，您就可以开始使用 NeRF-Supervised Deep Stereo 项目了。根据项目的 README 文件和文档，您可以运行测试脚本，评估模型，或生成自己的立体图。

NeRF-Supervised-Deep-Stereo A novel paradigm for collecting and generating stereo training data using neural rendering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeRF-Supervised-Deep-Stereo