NeuralRecon 项目常见问题解决方案

NeuralRecon 项目常见问题解决方案

NeuralRecon Code for "NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video", CVPR 2021 oral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralRecon

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: NeuralRecon
项目简介: NeuralRecon 是一个用于实时单目视频的三维重建项目，能够在实时场景中生成连贯的三维模型。该项目在 CVPR 2021 上被选为口头报告，并被提名为最佳论文候选。

主要编程语言: Python

2. 新手在使用项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题1: 环境安装失败

问题描述: 新手在安装项目依赖时，可能会遇到环境配置失败的问题，尤其是 torchsparse 库的安装。

解决步骤:

1. 确保系统环境: 项目推荐在 Ubuntu 18.04 及以上版本上运行。
2. 安装依赖: 使用以下命令安装必要的依赖库：

   sudo apt install libsparsehash-dev
   

3. 使用 Conda 创建环境: 如果无法使用 sudo 权限，可以通过 Conda 安装 sparsehash，并在安装 torchsparse 前设置环境变量：

   conda env create -f environment.yaml
   conda activate neucon
   export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CONDA_PREFIX/include
   

4. 重新编译 torchsparse: 如果之前安装失败，删除 torchsparse 的 build 文件夹后重新编译安装。

问题2: 预训练模型下载失败

问题描述: 新手在下载预训练模型时，可能会遇到网络问题或下载链接失效。

解决步骤:

1. 手动下载: 可以通过浏览器访问项目提供的下载链接，手动下载预训练模型。
2. 使用 gdown 命令: 如果手动下载失败，可以使用 gdown 命令行工具下载：

   mkdir checkpoints && cd checkpoints
   gdown --id 1zKuWqm9weHSm98SZKld1PbEddgLOQkQV
   

3. 检查文件路径: 确保下载的模型文件放置在 PROJECT_PATH/checkpoints/release 目录下。

问题3: 实时演示运行失败

问题描述: 新手在运行实时演示时，可能会遇到数据格式不匹配或缺少必要文件的问题。

解决步骤:

1. 检查数据格式: 确保使用的数据是 ARKit 格式的，并且包含必要的相机姿态信息。
2. 参考演示文档: 详细阅读项目提供的 DEMO.md 文档，确保按照步骤正确配置数据和运行环境。
3. 检查依赖: 确保所有依赖库已正确安装，并且环境变量已设置。

通过以上步骤，新手可以更好地解决在使用 NeuralRecon 项目时遇到的常见问题，顺利进行三维重建任务。

NeuralRecon Code for "NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video", CVPR 2021 oral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralRecon