自建数据集3dgs
时间: 2025-05-13 13:52:55 浏览: 48
### 自定义数据集用于3D生成(3DGS)方法或模型训练
为了使用自定义数据集进行基于 **3D Gaussian Splatting** 的训练,可以按照以下方式构建和处理数据集:
#### 数据准备阶段
在开始之前,确保拥有一系列高质量的图像及其对应的相机参数。这些参数通常包括相机的位置、方向、焦距以及其他内部校准矩阵的信息。
- 需要收集一组多视角下的场景图像,并记录下拍摄时使用的相机姿态信息[^1]。
#### 构建点云并初始化高斯分布
一旦获取到足够的图像与相应的元数据之后,则可以通过如下步骤来设置环境以便于后续操作:
- 使用已有的算法或者工具包提取特征点形成初步稀疏重建结果作为输入给定程序中的初始状态;
- 对上述得到的结果进一步优化调整使其更加贴近实际物体表面特性——即所谓的“细化过程”。
具体实现上来看就是先实例化一个 `GaussianModel` 类对象并将球谐度数传递进去指定渲染精度等级;接着利用加载好的数据源连同刚才提到过的那些gaussians一起传入Scene构造函数当中完成整体框架搭建工作最后再调用training_setup() 方法配置好各个超参选项从而正式启动整个学习周期循环体直至满足收敛条件为止【此处省略部分细节描述】.
以下是简化版代码片段展示如何启动这样一个项目:
```python
import torch
from model import GaussianModel, Scene
# 初始化模型及相关组件
dataset_sh_degree = 2 # 设置球谐系数阶次
gaussians = GaussianModel(dataset_sh_degree)
# 载入数据集及摄像机参数
scene_dataset_path = 'path_to_your_custom_scene'
dataset = load_custom_dataset(scene_dataset_path)
scene = Scene(dataset, gaussians)
# 定义优化器与学习率调度策略
opt_config = {'learning_rate': 0.01}
gaussians.training_setup(opt_config)
# 如果存在断点文件则恢复训练进度
checkpoint_file = None # 或者指向具体的检查点路径字符串变量名first_iter=0
if checkpoint_file is not None:
loaded_data = torch.load(checkpoint_file)
gaussians.restore(loaded_data['params'], opt_config)
first_iter = loaded_data.get('iteration', 0) + 1
print(f'Starting training from iteration {first_iter}')
```
以上脚本展示了基本的工作流逻辑结构图谱说明文档链接地址[^2].
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