Dense Depth Priors for Neural Radiance Fields from Sparse Input Views 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

dense_depth_priors_nerf/
├── data/
│   └── ...
├── docs/
│   └── ...
├── metric/
│   └── ...
├── model/
│   └── ...
├── preprocessing/
│   └── ...
├── train_utils/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── run_depth_completion.py
├── run_nerf.py
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• metric/: 存放用于评估模型的指标代码。
• model/: 存放模型的定义和实现代码。
• preprocessing/: 存放数据预处理的代码。
• train_utils/: 存放训练过程中使用的工具代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_depth_completion.py: 用于训练和测试深度完成模型的脚本。
• run_nerf.py: 用于训练和测试 NeRF 模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run_depth_completion.py

该脚本用于训练和测试深度完成模型。主要功能包括：

• 训练: 使用 python3 run_depth_completion.py train 命令启动训练过程。
• 测试: 使用 python3 run_depth_completion.py test 命令启动测试过程。

run_nerf.py

该脚本用于训练和测试 NeRF 模型。主要功能包括：

• 训练: 使用 python3 run_nerf.py train 命令启动训练过程。
• 测试: 使用 python3 run_nerf.py test 命令启动测试过程。
• 渲染视频: 使用 python3 run_nerf.py video 命令生成渲染视频。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。使用以下命令安装所有依赖项：

pip install -r requirements.txt

config.json

该文件用于配置场景参数，包括：

• name: 场景名称。
• max_depth: 场景中的最大深度值。
• dist2m: 将稀疏重建缩放到米的比例因子。
• rgb_only: 是否仅写入 RGB 数据。

train.csv 和 test.csv

这两个文件分别列出了训练和测试视图的列表，用于场景准备和数据加载。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 dense_depth_priors_nerf 项目。