自定义数据集:自用-ref-npr训练流程详解

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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。