vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成

vggt 动态追踪 实时重建

https://github.com/facebookresearch/vggt

import torch
from vggt.models.vggt import VGGT
from vggt.utils.load_fn import load_and_preprocess_images

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.bfloat16  # or torch.float16

# Initialize the model and load the pretrained weights.
# This will automatically download the model weights the first time it's run, which may take a while.
model = VGGT.from_pretrained("facebook/VGGT-1B").to(device)

# Load and preprocess example images (replace with your own image paths)
image_names = ["path/to/imageA.png", "path/to/imageB.png", "path/to/imageC.png"]  
images = load_and_preprocess_images(image_names).to(device)

with torch.no_grad() and torch.cuda.amp.autocast(dtype=dtype):
    # Predict attributes including cameras, depth maps, and point maps.
    predictions = model(images)

### VGGT论文实验复现指南 VGGT 是由牛津大学与 Meta AI 共同提出的通用 3D 视觉模型,其基于纯前馈 Transformer 架构,能够从单目或多视角图像中推断出场景的多种三维属性。为了帮助研究人员和开发者复现 VGGT 的实验结果,以下提供了详细的实现步骤和技术要点。 #### 环境准备 在开始复现 VGGT 实验之前,需要准备好相应的开发环境: 1. **Python 版本**:建议使用 Python 3.8 或更高版本。 2. **依赖库**:安装必要的深度学习框架和工具包,如 PyTorch、Transformers、OpenCV 等。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install transformers pip install opencv-python ``` 3. **硬件要求**:由于 VGGT 模型较大,建议使用至少一块 NVIDIA GPU(如 RTX 3090 或更高)进行训练和推理。 #### 数据集准备 VGGT 的训练和评估涉及多个大规模 3D 数据集,包括 Co3Dv2、BlendMVS、DL3DV、MegaDepth 等。这些数据集通常包含多视角图像及其对应的三维信息,如点云、深度图等。获取并处理这些数据集的步骤如下: 1. **下载数据集**:访问各数据集的官方网站或 GitHub 仓库,下载所需的训练和验证集。 2. **数据预处理**:根据论文中的描述,对数据进行标准化处理,包括图像尺寸调整、归一化等操作。 3. **数据加载器**:构建高效的数据加载器,支持批量读取和预处理功能。 #### 模型架构实现 VGGT 的核心架构基于纯前馈 Transformer,具有高效的特征提取能力。以下是模型的主要组成部分: 1. **编码器-解码器结构**:采用标准的 Transformer 编码器-解码器框架,其中编码器负责处理输入图像的局部特征,解码器则用于生成三维属性。 2. **置编码**:引入可学习的置编码,以增强模型对空间置的理解。 3. **多头注意力机制**:通过多头注意力机制捕捉不同视角之间的复杂关系。 ```python import torch from torch.nn import Transformer class VGGTModel(torch.nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6): super(VGGTModel, self).__init__() self.transformer = Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers) self.fc_out = torch.nn.Linear(d_model, 3) # 输出三维坐标 def forward(self, src, tgt): output = self.transformer(src, tgt) return self.fc_out(output) ``` #### 训练过程 1. **损失函数**:使用均方误差(MSE)作为主要损失函数,衡量预测值与真实值之间的差异。 2. **优化器**:选择 AdamW 优化器,设置合适的学习率(如 1e-4)。 3. **训练策略**:采用逐步增加学习率的 warm-up 策略,并结合余弦退火调度器进行学习率衰减。 4. **训练日志**:定期保存模型权重,并记录训练过程中的损失值和评估指标。 ```python model = VGGTModel() criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100) for epoch in range(100): model.train() for batch in train_loader: src, tgt, labels = batch outputs = model(src, tgt) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}') ``` #### 推理与评估 1. **推理速度优化**:利用混合精度训练和推理技术,进一步提升模型的推理速度,使其达到秒级响应[^2]。 2. **评估指标**:在 NYU V2 等标准数据集上评估模型性能,主要关注点包括深度估计精度、点云重建质量等。 3. **可视化工具**:使用 OpenCV 或其他可视化工具展示模型输出的三维属性,便于直观分析模型效果。 #### 开源资源与社区支持 VGGT 的代码和模型已在 GitHub 上开源,社区成员已经进行了初步测试,并在标准的单目设置下取得了接近 SOTA 的表现[^1]。可以参考官方仓库以及社区贡献的实现方案,获取更多细节和支持。 ---
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