Ha-NeRF: Hallucinated Neural Radiance Fields in the Wild 代码复现与解读_ha nerf-程序员宅基地

code：GitHub - rover-xingyu/Ha-NeRF: [CVPR 2022] Ha-NeRF: Hallucinated Neural Radiance Fields in the Wild[CVPR 2022] Ha-NeRF: Hallucinated Neural Radiance Fields in the Wild - GitHub - rover-xingyu/Ha-NeRF: [CVPR 2022] Ha-NeRF: Hallucinated Neural Radiance Fields in the Wildhttps://github.com/rover-xingyu/Ha-NeRF

本机环境： python 3.6.3，torch 1.8.1+cu102，pytorch-lightning 1.1.5

一代码复现

第一步：搭建环境

conda create -n HaNeRF python=3.6

conda activate HaNeRF

pip install -r requirements.txt

第二步：准备数据集

Ha_NeRF所用数据集与NeRF_W 所用数据集一致。

可从以下链接下载原始scenen 数据集IMC-PT 2020 dataset | Kwang Moo Yi @ UBCKwang Moo Yi @ UBC: Image Matching Challenge PhotoTourism (IMC-PT) 2020 dataset project pagehttps://www.cs.ubc.ca/~kmyi/imw2020/data.html

如下：

并从以下链接下载用于训练测试的文件名的tsv文件。NeRF in the Wildhttps://nerf-w.github.io/

文件下载后存放在，data文件夹下的ICM-PT中，如下。

接着运行如下代码，生成文件存放在cache中，后续训练使用。

python prepare_phototourism.py --root_dir  D:\NeRF\nerf_pl-nerfw\data\IMC-PT\brandenburg_gate\ --img_downscale 2

可能会出现error如下：

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

解决方案：

程序前添加以下两个语句解决：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

第三步：训练网络

python  train_mask_grid_sample.py   --root_dir ./data/IMC-PT/brandenburg_gate --dataset_name phototourism  --save_dir save  --img_downscale 2 --use_cache   --N_importanc
e 64 --N_samples 64  --num_epochs 20 --batch_size 1024  --optimizer adam --lr 5e-4 --lr_scheduler cosine  --exp_name exp_HaNeRF_Brandenburg_Gate  --N_emb_xyz 15 --N_vocab 1500 --use_mask --maskrs_max 5e-2 --maskrs_min 6e-3 --maskrs_
k 1e-3 --maskrd 0  --encode_a --N_a 48 --weightKL 1e-5 --encode_random --weightRecA 1e-3 --weightMS 1e-6  --num_gpus 1

第四步：测试+渲染图片

python eval.py --root_dir ./data/IMC-PT/brandenburg_gate/ --save_dir save  --dataset_name phototourism --scene_name HaNeRF_Trevi_Fountain --split test_test --img_downscale 2 --N_samples 256 --N_importance 256 --N_emb_xyz 15 --N_vocab 1500 --encode_a  --ckpt_path save/ckpts/HaNeRF_Brandenburg_Gate/epoch=19.ckpt  --chunk 16384 --img_wh 320 240

该步骤可创建文件夹 {save_dir}/results/{dataset_name}/{scene_name}，保存渲染的图片。

第五步：指标测试

python eval_metric.py  --root_dir ./data/IMC-PT/brandenburg_gate/  --save_dir save  --dataset_name phototourism --scene_name HaNeRF_Brandenburg_Gate  --split test_test --img_downscale 2  --img_wh 320 240

eval_metric.py是基于eval.py 渲染出的图片来计算相关指标。该步将创建{save_dir}/results/{dataset_name}/{scene_name} 文件夹，并存放指标度量结果。

第六步：生成重建视频

使用hallucinate.py来play Ha-NeRF，在不同的视图中从不同的场景{example_image}中进行重构!它将创建文件夹{save_dir}/hallucination/{scene_name}并渲染幻觉，最后创建一个gif。

python hallucinate.py  --save_dir save  --ckpt_path save/ckpts/HaNeRF_Trevi_Fountain/epoch=19.ckpt   --chunk 16384   --example_image artworks  --scene_name artworks_2_fountain

二代码解读

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_35831906/article/details/131334579

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