Video-3D LLM 开源项目最佳实践教程
2025-05-17 03:53:44作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目介绍
Video-3D LLM 是一个用于 3D 场景理解的新型通用模型。该模型将 3D 场景视为动态视频,并引入 3D 位置编码,使视频表示与现实世界空间上下文更加准确对齐。Video-3D LLM 通过优化计算成本和性能效率的平衡,实现了在多个 3D 场景理解基准测试上的领先性能,包括 ScanRefer、Multi3DRefer、Scan2Cap、ScanQA 和 SQA3D。
2. 项目快速启动
克隆仓库
首先,克隆 Video-3D LLM 的 GitHub 仓库:
git clone https://github.com/LaVi-Lab/Video-3D-LLM.git
cd Video-3D-LLM
创建虚拟环境
创建并激活 Conda 虚拟环境:
conda create -n video3dllm python=3.10 -y
conda activate video3dllm
安装依赖
安装所需的 Python 包:
pip install --upgrade pip
pip install -e ".[train]"
pip install flash-attn --no-build-isolation
数据准备
请参考项目提供的详细数据准备说明。
训练模型
使用以下命令进行全量微调训练:
sh scripts/3d/train/train_multi.sh
评估模型
使用指定的检查点和帧采样策略评估模型性能:
sh scripts/3d/eval/eval_scan2cap.sh <CKPT_NAME> <SAMPLING_STRATEGY> <MAX_FRAMES>
CKPT_NAME
: 用于评估的模型检查点路径SAMPLING_STRATEGY
: 帧采样策略(选项:uniform, ratio90, ratio95)MAX_FRAMES
: 使用的最大帧数(采样上限)
例如:
sh scripts/3d/eval/eval_scan2cap.sh $CKPT uniform 32
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Video-3D LLM 可用于多种 3D 场景理解任务,如物体识别、场景分割、姿态估计等。以下是一些应用案例:
- 使用 Video-3D LLM 进行室内场景的物体检测和分类。
- 利用 Video-3D LLM 支持的动态视频表示,进行机器人导航和交互。
最佳实践
- 数据质量: 确保训练数据的质量和多样性,以便模型能够学习到丰富的空间特征。
- 帧采样策略: 选择合适的帧采样策略,如 uniform、ratio90 或 ratio95,以平衡性能和计算成本。
- 模型微调: 根据具体应用场景对模型进行微调,以获得最佳性能。
4. 典型生态项目
以下是一些与 Video-3D LLM 相关的典型生态项目:
- LLaVA-Next: Video-3D LLM 的代码库基于 LLaVA-Next 构建。
- LLaVA-3D、LEO、EmbodiedScan: 这些项目为数据处理和评估设置提供了参考。
- ScanNet、ScanRefer、Multi3DRefer、SQA3D、ScanQA: 这些数据集用于模型的训练和评估。
通过结合 Video-3D LLM 和这些生态项目,可以进一步扩展和增强 3D 场景理解的应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-TerminusDeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版,修复语言问题,并优化了代码与搜索智能体性能。Python00
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0267cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AudioFly
AudioFly is a text-to-audio generation model based on the LDM architecture. It produces high-fidelity sounds at 44.1 kHz sampling rate with strong alignment to text prompts, suitable for sound effects, music, and multi-event audio synthesis tasks.Python00- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K

deepin linux kernel
C
22
6

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511