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기본적으로 NeRF LLFF 데이터 셋은 3D-GS에서 동작하지 않는다. LLFF 데이터 셋은 SIMPLE_RADIAL 카메라 모델을 사용하고 있는 . 것같다. PINHOLE or SIMPLE_PINHOLE -> undistorted dataset AssertionError: Colmap camera model not handled: only undistorted datasets (PINHOLE or SIMPLE PINHOLE cameras) supported! 그래서 아래와 같은 가공 절차를 거쳐서 작동하도록 수정했다. 기존 llff 데이터 셋에 대해 COLMAP을 이용한 가공 진행 image_undistorter를 이용해서 3D-GS가 읽을 수 있는 카메라 모델로 변경. 아래는 fern 데이터에 대한..

드론 매핑을 이용한 데이터 전처리 OpenDroneMap이 docker 버전으로 설치되어 있다고 가정 docker run -ti --rm -v {local directory}:{docker volume에서의 directory} opendronemap/odm --project-path {docker volume에서의 directory} {프로젝트 명} {옵션} 아래는 local directory: /home/user/data/odm_dataset docker volume에서의 directory: /datasets 프로젝트 명: drone-230706-1722-25-fastortho 이라고 가정하였을 때의 코드 예시 * 여기서, local directory 안에 '프로젝트 명' 폴더를 하나 만들고, 그 안에..

아래 github 페이지를 참고하여 진행 https://github.com/ActiveVisionLab/nope-nerf/ Installation 기본적인 설치 방법은 아래와 같다. git clone https://github.com/ActiveVisionLab/nope-nerf.git cd nope-nerf conda env create -f environment.yaml conda activate nope-nerf 그러나 environment.yaml 파일을 까보면 pytorch 1.7, cudatoolkit 10.1을 쓰고 있는데, 현재 cuda 11.8을 쓰고 있어서 여기서 돌아가도록 python, pytorch, torchvision, torchaudio, cudatoolkit 부분을 주석 처리..

코드부터 가지고 오고 git clone https://github.com/wbhu/Tri-MipRF.git --recursive 해당 코드 빌드를 위한 conda 가상환경 설정 # 가상환경 생성 conda create -n tri_miprf python=3.9 # 가상환경 실행 conda activate tri_miprf Installation 먼저, pip install을 진행하기 전에 필요한 세 가지부터 설치(PyTorch, tiny-cuda-nn, nvdiffrast) # pytorch 1.13.1 + cu116 conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvid..

모델 소스코드는 여기에 https://github.com/Asparagus15/GaussianShader GitHub - Asparagus15/GaussianShader: code for GaussianShader: 3D Gaussian Splatting with Shading Functions for Reflective Surfac code for GaussianShader: 3D Gaussian Splatting with Shading Functions for Reflective Surfaces - Asparagus15/GaussianShader github.com 공식적인 Installation 가이드는 아래와 같다. # Clone the repository git clone https://gith..

gaussian splatting의 코드를 모두 들고와서, 코드를 돌릴 준비가 끝났다고 가정함. gaussian-splatting 디렉토리에 위치시킨 후 아래 코드 실행 본인은 nerf_synthetic, LLFF, Tanks and Temples 데이터 셋에 대해서 진행함 아래 두 스크립트를 각각의 .py 파일로 만들어서 gaussian-splatting 디렉토리에서 실행하면 문제 없이 동작함을 확인함 여러 데이터 셋에 대해 COLMAP 처리하기 import subprocess import time import os datasets = ['nerf_synthetic_hotdog', 'nerf_synthetic_drums', 'nerf_llff_fern', 'nerf_llff_flower', 'tanks..

xoft님의 블로그 많이 참고함https://xoft.tistory.com/26 [API 리뷰] NeRF Studio : NeRF 통합 FrameworkNeRF를 쉽고 편리하게 구현 할 수 있는 API이자 Framework인 nerfstudio 에 대해 소개합니다. nerfstudio에서는 NeRF모델을 구현하는데 필요한 Data Preprocess, Data Loader, Model Training, Visualizing, Rendering을 API형태로xoft.tistory.com docker가 리눅스에 설치되어 있다고 가정버전은 계속해서 업데이트 되니까, 최신 버전 확인 후 아래 코드 수정하면 됨sudo docker pull dromni/nerfstudio:1.0.2docker run --gpus ..

nerfstudio가 설치되어 있다고 가정 github 페이지의 Installation guide를 보면 아래와 같이 스크립트를 치면 된다고 하는데 git clone https://github.com/jkulhanek/tetra-nerf cd tetra-nerf cmake . make pip install -e . 개발 세팅이 되어있는게 많지 않아 하나하나 설치했다. cmake 설치 https://stackoverflow.com/questions/58787687/qt-5-12-failed-to-find-gl-gl-h-in-usr-include-libdrm Qt 5.12: Failed to find "GL/gl.h" in "/usr/include/libdrm" I have a freshly installe..

환경 세팅은 이전 글 참고 https://yskang.tistory.com/27 [리눅스, RTX 4090] NeRF & 3D Gaussian Splatting 실험 환경 설정(CUDA 환경설정, Tanks and Temples 데이터셋, nerfs 우선 실험에 필요한 데이터 셋을 받는다. 이번에는 Nerf Synthetic, LLFF, Tanks and Temples 데이터 셋을 사용할 예정이다. 설치 중, Tanks and Temples 데이터 셋 다운로드에서 문제가 발생했다. Tanks and Temples yskang.tistory.com xxxx@xxxxxxxxxxx:~/3D_survey/datasets$ ns-process-data images --data nerf_synthetic/chair..

우선 실험에 필요한 데이터 셋을 받는다. 이번에는 Nerf Synthetic, LLFF, Tanks and Temples 데이터 셋을 사용할 예정이다. 설치 중, Tanks and Temples 데이터 셋 다운로드에서 문제가 발생했다. Tanks and Temples 데이터 셋 다운로드 - 구글 드라이브 "Too many users have viewed or downloaded this file recently..." 공식 사이트에서 제공하는 소스코드를 빌드하여 다운로드를 진행하려 했으나, 계속해서 zip 파일이 받아지지 않고 md5 값도 달라 문제 해결을 시도했다. 결국 구글 드라이브에서 파일을 다운로드받아 압축을 해제하는 방식이라 gdown 등의 다른 파이썬 패키지를 이용하여 다운로드를 시도하였다. ..