GitHub 热门项目：dust3r

GitHub项目：dust3r 仓库地址：https://github.com/naver/dust3r 星级：7142 | 作者：naver 项目描述：DUSt3R：几何 3D 视觉变得简单 =================================================== 自述文件内容：  正式实施“DUSt3R：几何 3D 视觉变得简单” [[项目页面](https://dust3r.europe.naverlabs.com/)]，[[DUSt3R arxiv](https://arxiv.org/abs/2312.14132)] > 请务必查看我们的其他作品： > [使用 MASt3R 在 3D 中进行地面图像匹配](https://github.com/naver/mast3r)：DUSt3R 具有局部特征头、度量点图和更具可扩展性的全局对齐！ > [Pow3R：利用相机和场景先验实现无约束 3D 重建](https://github.com/naver/pow3r)：具有已知深度/焦距/姿势的 DUSt3R。 > [MUSt3R：用于立体 3D 重建的多视图网络](https://github.com/naver/must3r)：无需任何全局对齐的多视图预测 (RGB SLAM/SfM)。   ````bibtex @inproceedings{dust3r_cvpr24， title={DUSt3R：几何 3D 视觉变得简单}， 作者={Shuzhe Wang、Vincent Leroy、Yohann Cabon、Boris Chidlovskii 和 Jerome Revaud}， 书名 = {CVPR}, 年 = {2024} } @misc{dust3r_arxiv23， title={DUSt3R：几何 3D 视觉变得简单}， 作者={Shuzhe Wang、Vincent Leroy、Yohann Cabon、Boris Chidlovskii 和 Jerome Revaud}， 年={2023}, eprint={2312.14132}, archivePrefix={arXiv}, PrimaryClass={cs.CV} } ```` ## 目录 - [目录](#table-of-contents) - [许可证](#license) - [开始](#get-started) - [安装](#安装) - [检查点](#checkpoints) - [互动演示](#interactive-demo) - [与 docker 的交互式演示](#interactive-demo-with-docker) - [用法](#用法) - [训练](#training) - [数据集](#datasets) - [演示](#demo) - [我们的超参数](#our-hyperparameters) ## 许可证 该代码根据 CC BY-NC-SA 4.0 许可证分发。 有关详细信息，请参阅[许可证]（许可证）。 ````蟒蛇 # 版权所有 (C) 2024 年至今 Naver Corporation。版权所有。 # 根据 CC BY-NC-SA 4.0 许可（仅限非商业用途）。 ```` ## 开始使用 ### 安装 1.克隆DUSt3R。 ````bash git clone --recursive https://github.com/naver/dust3r CD灰尘3R # 如果你已经克隆了dust3r： # git 子模块更新 --init --recursive ```` 2.创建环境，这里以使用conda为例。 ````bash conda create -ndust3r python=3.11 cmake=3.14.0 conda激活dust3r conda install pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # 使用适合您系统的正确版本的 cuda pip install -r 要求.txt # 可选：您还可以安装其他软件包： # - 添加对 HEIC 图像的支持 # - 添加pyrender，用于在一些数据集预处理中渲染深度图 # - 添加 visloc.py 所需的包 pip install -r 要求_可选.txt ```` 3. （可选）编译 RoPE 的 cuda 内核（如 CroCo v2 中）。 ````bash # DUST3R 依赖于 RoPE 位置嵌入