NeuralNon-RigidTracking: 深度学习驱动的非刚体追踪技术实践指南

NeuralNon-RigidTracking: 深度学习驱动的非刚体追踪技术实践指南

项目介绍

NeuralNon-RigidTracking（NNRT）是基于NeurIPS 2020会议论文实现的一个开源项目，旨在提供一个端到端的学习框架，用于非刚体对象的动态跟踪。该框架创新地通过可微分的非线性最小二乘求解器，实现了对应关系和置信度的联合学习，从而优化非刚体跟踪任务。通过自我监督的方式，自动调整对应点的权重，有效处理跟踪过程中的异常点和错误匹配。

项目快速启动

环境搭建

局部安装：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/DeformableFriends/NeuralTracking.git
   

2. 创建Conda环境： 进入项目目录，并根据提供的环境文件设置环境。

   cd NeuralTracking
   conda env create --file resources/env.yml
   

3. C++扩展编译： 激活环境后编译C++代码：

   conda activate nnrt
   cd csrc
   python setup.py install
   

使用Docker容器化环境：

1. 修改启动脚本以指向本地仓库路径： 编辑start_nnrt.sh，设置LOCAL_SRC_DIR为你克隆仓库的绝对路径。

2. 运行Docker容器：

   sh start_nnrt.sh
   

快速试用

对项目进行简单测试，可以运行以下命令来体验推理流程：

python example_viz.py

此命令将利用已有数据在源和目标帧上执行推断，展示跟踪效果，并在Open3D可视化中支持多种交互键操作。

应用案例与最佳实践

• 在实际应用中，开发者可以通过调整options.py中的参数，训练特定场景下的非刚体追踪模型，适应不同物体的运动特性。
• 对于新序列的数据生成，利用create_graph_data.py脚本定制数据，提升模型的针对性和有效性。
• 高效实践包括采用四阶段训练策略，逐步细化模型性能，从流动估计开始，直至最终的精炼阶段。

典型生态项目

NNRT与其他非刚体相关的研究项目紧密相关，如“DeepDeform”项目，专注于半监督学习下的RGB-D非刚体重建，以及“Learning to Optimize Non-Rigid Tracking”，均展现了非刚体跟踪领域的先进方法和工具集合。

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以上指南提供了快速入手NNRT的基本步骤和关键概念，帮助开发者和研究人员迅速进入状态，探索并应用这一强大的非刚体追踪解决方案。记得在学术和商业应用中适当引用原作者的工作。