这是名为 VGGSfM 的 Linux 应用程序,其最新版本可以下载为 vggsfmsourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 VGGSfM 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序:
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统,使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序,安装并运行。
截图:
维吉尼亚州
描述:
VGGSfM 是由 Meta AI Research (GenAI) 和牛津大学视觉几何组 (VGG) 联合开发的先进的运动结构 (SfM) 框架。它可以直接从无序或连续的图像和视频中重建 3D 几何、密集深度和相机姿态。该系统结合了学习特征匹配和几何优化,以标准 COLMAP 格式生成高质量的相机校准、稀疏/密集点云和深度图。2.0 版本增加了对动态场景处理、密集点云导出、基于视频的重建(1000+ 帧)以及与高斯 Splatting 流程集成的支持。它利用 PyCOLMAP、poselib、LightGlue 和 PyTorch3D 等工具进行特征匹配、姿态估计和可视化。只需极少的配置,用户就可以处理单个场景或完整的视频序列,应用运动蒙版以排除移动物体,并直接从重建输出中训练神经辐射模型或 Splatting 模型。
功能
- 通过自动相机姿态估计从图像或视频进行端到端 3D 重建
- 标准 COLMAP 格式的输出与 NeRF 和 Gaussian Splatting 管道兼容
- 通过滑动窗口视频处理支持超过 1000 个连续帧
- 通过可选的二进制掩码处理动态/移动场景
- 导出密集点云和密集深度图(测试版)
- 轻松与 gsplat 集成,进行 Gaussian Splat 训练
- 使用 Gradio 或 Visdom 进行交互式可视化
- 从 Hugging Face 或 Google Drive 自动下载的预训练模型
程式语言
Python、Unix 外壳
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/vggsfm.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中,以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。