Linux端3D Gaussian Splatting资源部署指南
简介
本指南详细介绍了如何在Linux环境下部署3D Gaussian Splatting，包括环境配置、数据准备、训练流程以及远程可视化操作。遵循本指南，用户可以在Linux系统上顺利执行3D Gaussian Splatting的部署、训练和可视化，从而为后续研究和应用奠定基础。
内容概述
- 环境配置：介绍如何在Linux系统上建立所需的运行环境，包括CUDA、PyTorch等依赖项的安装和配置。
- 数据准备：指导用户准备自己的数据集，包括使用COLMAP进行相机位姿计算和使用FFMPEG进行视频帧切割。
- 训练流程：提供训练3D Gaussian Splatting模型的详细步骤和常见问题解答。
- 远程可视化：介绍如何在Linux系统上进行远程可视化，包括构建SIBR_gaussianViewer_app和使用SIBR_remoteGaussian进行在线远程可视化。
使用说明
环境配置
- 根据官方环境配置文件进行环境配置，确保CUDA和PyTorch版本匹配。
- 仔细处理环境配置过程中可能遇到的各种问题，如依赖项缺失或版本不兼容。
数据准备
- 使用COLMAP计算相机位姿，生成点云数据。
- 使用FFMPEG切割视频帧，形成训练数据。
训练流程
- 运行训练脚本启动模型训练。
- 密切关注训练进度，及时调整训练参数。
- 处理训练过程中可能出现的错误，如子模块缺失或CUDA版本不匹配。
远程可视化
- 构建SIBR_gaussianViewer_app进行离线可视化。
- 使用SIBR_remoteGaussian进行在线远程可视化，实时查看训练进程。
注意事项
- 环境配置是部署的关键步骤，确保所有依赖项正确安装和配置至关重要。
- 数据准备阶段，确保视频帧切割和相机位姿计算的准确性。
- 训练过程中，密切监控GPU利用率和训练进度，及时调整训练参数。