复现nerf_ngp时遇到“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”问题解决

在使用自己的数据集(自己的视频)时,需要对数据进行处理,此时报错“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”,最后发现是colmap的版本新,降低colmap版本,顺利解决。

### 下载并准备 NeRF LLFF 数据集 为了下载 `nerf_llff_data` 数据集,可以按照以下方法操作: #### 方法一:通过官方资源获取 如果存在官方发布的数据集链接或存储库地址,则可以直接从这些位置下载所需的数据。通常情况下,研究论文会提供相应的GitHub页面或其他形式的公开访问入口。 #### 方法二:构建自定义LLFF数据集 当无法直接获得预处理好的LLFF格式数据,可以根据特定需求自行采集图像序列,并利用工具将其转化为适合NeRF模型使用的结构化输入。这涉及到几个关键步骤[^1]: - **收集多视角图片**:围绕目标物体拍摄一系列不同角度的照片。 - **运行图像姿态估计程序**:使用COLMAP等软件来计算相机参数以及场景几何关系。 - **调整文件路径与命名规则**:确保最终得到的结果符合预期加载方式的要求。 对于已经拥有类似`plant`, `doll`, 或者其他对象名称作为子目录名的情况,在将新创建的数据放入`nerf-pytorch/data/nerf_llff_data/`之前,请确认其内部包含了必要的JSON配置文件(如`transforms_train.json`) 和对应的图像素材[^4]。 另外需要注意的是,在实际应用过程中可能还需要修改一些额外设置项以便更好地适配具体环境下的硬件条件和性能偏好。例如,在配置文件中指定日志保存位置(`basedir`)、源数据所在路径(`datadir`)以及其他超参数选项等[^2][^3]。 ```bash # 假设当前位于nerf-pytorch根目录下 mkdir -p data/nerf_llff_data/ cd data/nerf_llff_data/ # 此处应替换为真实的下载命令或者解压已有的压缩包 wget http://example.com/path/to/your_dataset.zip unzip your_dataset.zip ```
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