DeepMLS 项目常见问题解决方案

DeepMLS 项目常见问题解决方案

DeepMLS Deep Implicit Moving Least-Squares Functions for 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMLS

一、项目基础介绍

DeepMLS 项目是基于论文《Deep Implicit Moving Least-Squares Functions for 3D Reconstruction》实现的代码库，主要用于3D重建任务。该项目使用了深度学习技术与隐式表面表示相结合的方法，通过移动最小二乘（Moving Least Squares, MLS）函数来优化3D重建过程。主要编程语言为 Python，并且依赖于 TensorFlow 和其他一些自定义模块。

二、新手常见问题及解决步骤

问题一：依赖环境配置

问题描述： 新手在使用项目时，可能会遇到依赖环境配置的问题。

解决步骤：

1. 使用 anaconda 创建一个新的虚拟环境，名为 deep_mls。命令如下：

   conda env create -f environment.yml
   

2. 激活虚拟环境：

   conda activate deep_mls
   

3. 按照项目要求，安装 O-CNN Module 和其他自定义模块。

问题二：O-CNN 模块安装失败

问题描述： 在安装 O-CNN 模块时，可能会出现编译错误。

解决步骤：

1. 进入 Octree 目录，并克隆 O-CNN 仓库：

   cd Octree && git clone https://github.com/microsoft/O-CNN/
   

2. 进入 O-CNN 的 external 目录，并克隆 octree-ext 仓库：

   cd O-CNN/octree/external && git clone --recursive https://github.com/wang-ps/octree-ext.git
   

3. 编译 O-CNN 模块：

   cd .. && mkdir build && cd build
   cmake ..
   cmake --build . --config Release
   export PATH=`pwd`:$PATH
   

4. 将编译好的库文件复制到 TensorFlow 的库目录：

   cd /tensorflow/libs && python build.py --cuda /usr/local/cuda-10.0
   cp libocnn.so /usr/local/lib
   

问题三：自定义邻居搜索模块编译错误

问题描述： 在编译自定义邻居搜索模块时，可能会遇到 TensorFlow 编译错误。

解决步骤：

1. 进入 points3d-tf 目录，执行编译脚本：

   cd points3d-tf/points3d && bash build.sh
   

2. 如果遇到 fatal error: third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h: No such file or directory 错误，请按照项目 issues 中的建议修改 TensorFlow 框架的代码。
3. 具体来说，修改 third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h 的引用路径，确保其能正确找到。

通过以上步骤，新手可以更好地开始使用 DeepMLS 项目，并解决在配置和使用过程中可能遇到的问题。

DeepMLS Deep Implicit Moving Least-Squares Functions for 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMLS