【源码】基于Python和PyTorch框架的DNeRF模型训练系统

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架构建D-NeRF模型训练系统。D-NeRF是用于三维场景重建的深度学习技术，特别适用于动态场景。项目配有详细的配置文件，覆盖数据处理、模型训练、验证和保存等环节，便于研究者灵活调整模型训练过程。

项目的主要特性和功能

1. 灵活的参数配置：可调整训练批次大小、数据集路径、数据下采样比例等基本设置，还能对模型参数、优化器设置、日志和保存设置等关键参数进行灵活配置。
2. 支持多种数据集：支持D-NeRF和DyNeRF等数据集。
3. 可视化与评估：main.py脚本支持渲染新颖相机轨迹、评估质量指标以及从保存的模型渲染时空分解视频。

安装使用步骤

数据集下载

• D-NeRF数据集下载地址：https://www.dropbox.com/s/0bf6fl0ye2vz3vr/data.zip?dl=0&file_subpath=%2Fdata

训练模型

配置文件在“configs”和”pre_models“目录中提供，需使用下载数据的位置以及所需的场景名称和实验名称更新这些配置文件。要训练模型，请运行： bash PYTHONPATH='.' python plenoxels/main.py --config-path path/to/config.py 对于DyNeRF场景，建议首先以4倍下采样运行单次迭代，以预先计算并存储光线重要性权重，然后照常以2倍下采样运行。其他数据集则不需要。

可视化/评估

main.py脚本支持渲染新颖的相机轨迹、评估质量指标以及从保存的模型渲染时空分解视频。这些选项可通过标志--render-only、--validate-only和--spacetime-only访问，并且可以通过--log-dir指定保存的模型路径。更多选项参考opt.py。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】