DynIBaR 项目使用教程

DynIBaR 项目使用教程

dynibarImplementation of DynIBaR Neural Dynamic Image-Based Rendering (CVPR 2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dy/dynibar

1. 项目的目录结构及介绍

DynIBaR 项目的目录结构如下：

dynibar/
├── configs/
│   ├── configs_nvidia/
│   └── ibrnet/
├── images/
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── config.py
├── environment_dynibar.yml
├── eval_nvidia.py
├── render_monocular_bt.py
├── render_source_vv.py
├── save_monocular_cameras.py
├── train.py
└── utils.py

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，分为 configs_nvidia 和 ibrnet 两个子目录。
• images/: 存放项目相关的图片文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• config.py: 配置文件处理脚本。
• environment_dynibar.yml: 环境配置文件，用于创建虚拟环境。
• eval_nvidia.py: 评估脚本。
• render_monocular_bt.py: 单目渲染脚本。
• render_source_vv.py: 源视图渲染脚本。
• save_monocular_cameras.py: 保存单目相机参数脚本。
• train.py: 训练脚本。
• utils.py: 工具函数脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 和 eval_nvidia.py：

train.py

train.py 是用于训练模型的主要脚本。它包含了模型训练的所有逻辑，包括数据加载、模型定义、损失计算和优化器设置等。

eval_nvidia.py

eval_nvidia.py 是用于评估模型的脚本。它主要用于在 Nvidia 动态场景数据集上评估模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 config.py 和 environment_dynibar.yml：

config.py

config.py 是项目的配置文件处理脚本。它定义了项目运行时所需的各种参数和配置选项，包括数据路径、模型参数、训练参数等。

environment_dynibar.yml

environment_dynibar.yml 是用于创建虚拟环境的配置文件。它列出了项目运行所需的所有依赖包及其版本，可以通过以下命令创建虚拟环境：

conda env create -f environment_dynibar.yml

通过以上配置文件，可以确保项目在一致的环境中运行，避免因环境差异导致的问题。

dynibarImplementation of DynIBaR Neural Dynamic Image-Based Rendering (CVPR 2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dy/dynibar