3D重建与空间记忆：Spann3R项目教程

3D重建与空间记忆：Spann3R项目教程

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

1. 项目介绍

Spann3R是一个开源的3D重建项目，它通过结合空间记忆机制，实现了对静态和动态场景的高效重建。该项目由Hengyi Wang和Lourdes Agapito开发，并在多个数据集上进行了训练和验证，如ScanNet、WildRGBD等。Spann3R旨在通过神经网络技术提升3D重建的准确性和实时性。

2. 项目快速启动

以下是快速启动Spann3R项目的步骤：

首先，克隆项目仓库到本地环境：

git clone https://github.com/HengyiWang/spann3r.git
cd spann3r

接着，创建一个conda环境并安装必要的依赖：

conda create -n spann3r python=3.9 cmake=3.14.0
conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt
pip install -U -f https://www.open3d.org/docs/latest/getting_started.html open3d

之后，编译CUDA核心：

cd croco/models/curope/
python setup.py build_ext --inplace
cd ../../../

下载DUSt3R预训练模型：

mkdir checkpoints
cd checkpoints
wget https://download.europe.naverlabs.com/ComputerVision/DUSt3R/DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt.pth

最后，运行demo脚本进行演示：

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

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 静态场景重建：使用Spann3R对ScanNet数据集中的场景进行重建，可以得到高质量的3D模型。
• 动态场景重建：Spann3R也支持动态场景的重建，可以用于捕捉动态环境中的变化。

最佳实践

• 数据预处理：确保使用的数据集格式正确，且已经过适当的预处理。
• 模型训练：在足够的计算资源下进行模型训练，以获得最佳性能。
• 性能调优：根据实际应用需求，调整模型参数和重建策略。

4. 典型生态项目

• DUSt3R：一个用于3D重建的基准数据集和模型。
• SplaTAM：一个用于3D重建和映射的开源项目。
• NeRFStudio：一个用于NeRF（神经辐射场）的端到端训练和测试平台。

通过上述介绍和步骤，您应该能够成功启动并开始使用Spann3R项目。遵循最佳实践并根据具体需求调整参数，可以更好地利用这一强大的3D重建工具。

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