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 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和--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 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spann3r