自定义数据集：自用-ref-npr训练流程详解

自用-ref-npr自采集数据训练流程是一种针对特定应用场景的深度学习方法，主要用于利用用户自己采集的数据进行模型训练。这个流程主要涉及以下几个关键步骤： 1. **自定义数据集准备**： - 用户需按照Plenoxel项目中的指南（链接：<https://drive.google.com/uc?id=19HLCSEwnfN_Bim3A-OfzygF6qCIeIIdF>），在本地创建一个定制的数据集。这通常包括拍摄一系列照片（images）和相应的数据库（database.db），以及选择合适的相机模型（例如SIMPLE_PINHOLE）来处理图像。 2. **特征提取**： 使用Colmap工具（<https://colmap.github.io/>）进行特征提取，通过命令行执行`colmapfeature_extractor`，输入数据库路径、图片路径和所需的相机模型参数。这一过程有助于识别图像中的关键特征点，为后续匹配和重建提供基础。 3. **特征点匹配**： 接下来，使用`colmapexhaustive_matcher`执行特征点匹配，将不同视图中的特征点对应起来，形成匹配对，这对于构建三维模型至关重要。 4. **相机位姿求解与优化**： 在匹配结果的基础上，通过`colmapmapper`进一步计算相机的相对位置（即位姿），并通过优化算法（如RANSAC）提高精度。这一过程会在'sparse'目录下生成稀疏点云表示。 5. **LLFF数据转换**： 需要在LLFF（Learning a Latent Representation of Indoor Scenes for Novel Views）源代码中运行`imgs2poses.py`脚本，对其进行必要的修改，如添加`default=''`参数和更改`scenedir`参数。LLFF是一个用于学习室内场景的深度估计和渲染的方法，这里可能用于增强数据的质量或适应训练需求。 6. **训练**： 最后，将自定义数据导入到`bash./exps/refnpr/run_single.sh`脚本中，指定GPU设备（CUDA_VISIBLE_DEVICES=1），进行模型的实际训练。训练的目标可能是图像渲染、风格迁移或者与refnpr（可能是一个深度生成模型或图像转换算法）相关的任务。 整个流程强调了用户参与和数据驱动的重要性，确保了模型能够适应具体的应用环境和场景需求。通过这些步骤，用户可以根据自己的需求生成定制化的深度学习模型，提升其在特定领域的表现能力。