Feat2Map项目自定义数据集训练指南

Feat2Map项目自定义数据集训练指南

数据集准备流程

Feat2Map项目作为基于视觉特征的地图构建系统，支持用户使用自定义数据集进行训练和测试。根据项目开发者的最新更新，用户现在可以通过预处理脚本处理自己的数据。

核心准备工作

要使用自定义数据训练Feat2Map模型，用户需要准备以下关键数据：

1. 图像集合：数百张场景图像
2. COLMAP输出数据：包括相机位姿、内参矩阵、稀疏点云以及数据库文件
3. 测试图像列表：明确指定用于测试的图像文件

数据处理步骤

1. HLoc特征提取：首先需要使用HLoc工具对图像进行特征提取，生成特征描述文件。这一步会产出关键的特征数据文件，如feats-superpoint-n4096-r1024.h5。

2. 运行预处理脚本：项目最新提供了preprocess_custom_data.py脚本，专门用于处理用户自定义数据。该脚本会将COLMAP数据和HLoc特征转换为模型训练所需的格式。

3. 数据结构要求：用户需要确保数据目录结构符合规范，图像文件、COLMAP输出和HLoc特征文件需要放置在正确的目录层级中。

注意事项

1. 测试图像列表文件(list_test.txt)是必需文件，需要明确列出所有用于测试的图像文件名。

2. 预处理脚本目前处于初步实现阶段，开发者建议用户在遇到问题时及时反馈。

3. 整个流程依赖于COLMAP和HLoc工具链的正确输出，确保这些工具能够正确处理用户的自定义数据。

通过遵循上述流程，研究人员可以将Feat2Map项目应用于各种自定义场景，实现特定环境下的视觉定位和地图构建任务。项目开发者持续优化数据处理流程，未来版本可能会进一步简化自定义数据集的使用门槛。