docker+colmap安装+NVIDIA Instant NeRF 测试

niuyuanye

已于 2022-05-22 21:57:56 修改

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分类专栏： LightField 文章标签： c++ NeRF CUDA

于 2022-05-22 20:05:55 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/niuyuanye/article/details/124875805

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本文档详述了如何在Docker环境下利用telminov/ubuntu-18.04-python3.7镜像安装即时神经图形库Instant-NGP，包括其依赖colmap的安装。由于依赖项繁多且下载耗时，作者提供了包含所有依赖的工程，并分享了启动Docker的命令。尽管使用手机拍摄的数据进行NeRF测试效果不佳，但新的NVIDIA算法显著提升了训练速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、 docker 启动

git clone -b rel https://github.com/nvlabs/instant-ngp 可以从官方的github拉取，但依赖较多，所以此工程是提供instant-ngp的全部依赖文件和colmap3.6版本。

安装的整体难点：对colmap 安装依赖下载太耗时；对instant-ngp需要依赖大量其他的git文件需要多次执行命令下载依赖：git submodule update --init；总之下载的依赖太费时！！！！！

此镜像使用 telminov/ubuntu-18.04-python3.7:latest
xhost +
sudo docker run --gpus all --device=/dev/video0 -e DISPLAY=unix$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -itd -v /home/nyy/dockerShare/LF/NVIDIA_colmap:/home --name="colmap" -p 10011:10006 telminov/ubuntu-18.04-python3.7:latest bash

比较难的是所有的依赖环境因网速的原因西在很慢，最好找一个好的镜像源；

2、安装环境有：cuda11.4 colmap计算相机位姿；
具体安装细节：https://gitee.com/nyuanye/instant-ngp

3、NeRF 测试

测试论文提供的数据确实很好，但用自己用手机拍的做了以下，在真实世界的效果不是特别好；下边的截图是效果比较好的视角下的截图；但新nvidia算法对训练速度确实比原来的NeRF快了很多。