Spann3R 项目使用与配置教程

Spann3R 项目使用与配置教程

spann3r [3DV'25] 3D Reconstruction with Spatial Memory spann3r 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spann3r

1. 项目的目录结构及介绍

Spann3R 项目目录结构如下:

spann3r/
├── assets/             # 存储项目相关资源
├── croco/              # 包含项目所需的模型文件
├── docs/               # 存储项目文档
├── dust3r/             # 用于数据预处理的工具
├── spann3r/            # 项目主代码模块
├── .gitignore          # 指定Git忽略的文件和目录
├── LICENSE             # 项目许可证
├── README.md           # 项目描述文件
├── app.py              # Gradio 界面应用文件
├── demo.py             # 演示脚本文件
├── eval.py             # 评估脚本文件
├── requirements.txt    # 项目依赖文件
├── train.py            # 训练脚本文件
  • assets/: 存储项目所需的各种资源文件,如示例数据等。
  • croco/: 包含了项目所使用的模型定义和相关的CUDA内核编译脚本。
  • docs/: 存储项目文档,包括数据预处理和评估脚本的相关说明。
  • dust3r/: 是一个数据预处理工具,用于准备项目训练和评估所需的数据集。
  • spann3r/: 包含项目的主要代码,如模型定义、数据处理和重建算法等。
  • .gitignore: 指定在版本控制中应该被忽略的文件和目录。
  • LICENSE: 项目使用的许可证信息。
  • README.md: 项目的基本介绍和说明。
  • app.py: 使用Gradio框架创建的用户界面应用,用于更直观的交互体验。
  • demo.py: 用于展示项目功能的演示脚本。
  • eval.py: 用于评估模型性能的脚本。
  • requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的Python包。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过以下文件:

  • app.py: 这个脚本文件用于启动Gradio界面,提供交互式的演示。可以通过以下命令启动:

    python app.py
    
  • demo.py: 这个脚本文件用于运行项目的演示。运行前需要确保已经下载了示例数据集,并放置在examples/目录下。启动演示可以通过以下命令:

    python demo.py --demo_path ./examples/s00567 --kf_every 10 --vis --vis_cam
    

    其中--demo_path指定了演示数据集的路径,--kf_every指定了关键帧间隔,--vis--vis_cam用于启动视觉效果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过requirements.txt文件来管理,该文件列出了项目所依赖的Python包,如下所示:

numpy==1.21.2
torch==2.3.0+cu118
torchvision==0.18.0+cu118
torchaudio==2.3.0+cu118
open3d==0.15.1

在项目根目录下运行以下命令可以安装所有依赖:

pip install -r requirements.txt

此外,项目还可能使用其他配置文件,例如:

  • config.yml: 在使用某些外部工具或库时,如NeRFStudio,可能需要一个配置文件来指定运行参数。

确保在运行任何脚本之前,所有的依赖和配置文件都已经正确安装和设置。

spann3r [3DV'25] 3D Reconstruction with Spatial Memory spann3r 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spann3r

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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