VGGSfM-Download für Linux

Dies ist die Linux-App namens VGGSfM, deren neueste Version als vggsfmsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

 
 

Laden Sie diese App namens VGGSfM mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS:


VGGSfM


BESCHREIBUNG:

VGGSfM ist ein fortschrittliches Structure-from-Motion-Framework (SfM), das gemeinsam von Meta AI Research (GenAI) und der Visual Geometry Group (VGG) der Universität Oxford entwickelt wurde. Es rekonstruiert 3D-Geometrie, dichte Tiefe und Kameraposen direkt aus ungeordneten oder sequenziellen Bildern und Videos. Das System kombiniert erlernte Feature-Matching und geometrische Optimierung, um hochwertige Kamerakalibrierungen, dünne/dichte Punktwolken und Tiefenkarten im standardmäßigen COLMAP-Format zu generieren. Version 2.0 bietet Unterstützung für dynamische Szenenverarbeitung, den Export dichter Punktwolken, videobasierte Rekonstruktion (über 1000 Frames) und die Integration mit Gaussian-Splatting-Pipelines. Es nutzt Tools wie PyCOLMAP, Poselib, LightGlue und PyTorch3D für Feature-Matching, Posenschätzung und Visualisierung. Mit minimalem Konfigurationsaufwand können Benutzer einzelne Szenen oder ganze Videosequenzen verarbeiten, Bewegungsmasken anwenden, um bewegte Objekte auszuschließen, und neuronale Radianz- oder Splatting-Modelle direkt aus rekonstruierten Ausgaben trainieren.



Eigenschaften

  • End-to-End-3D-Rekonstruktion aus Bildern oder Videos mit automatischer Kamerapositionsschätzung
  • Ausgaben im Standard-COLMAP-Format, kompatibel mit NeRF- und Gaussian-Splatting-Pipelines
  • Unterstützt über 1000 aufeinanderfolgende Frames mit gleitender Fenster-Videoverarbeitung
  • Verarbeitet dynamische/bewegte Szenen über optionale Binärmasken
  • Exportiert dichte Punktwolken und dichte Tiefenkarten (Beta)
  • Einfache Integration mit gsplat für Gaussian-Splat-Training
  • Interaktive Visualisierung mit Gradio oder Visdom
  • Vortrainiertes Modell, automatisch von Hugging Face oder Google Drive heruntergeladen


Programmiersprache

Python, Unix-Shell


Kategorien

Grafiken, KI-Modelle

Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/vggsfm.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.



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