S3Gaussian

S3Gaussian

自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析

S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。

S3Gaussian无人驾驶自监督学习3D高斯场景分解Github开源项目

项目介绍:S3Gaussian

S3Gaussian,全称为“Self-Supervised Street Gaussians for Autonomous Driving”,是一个专注于自动驾驶领域的平台。这个项目的目标是通过使用3D高斯分布来模拟动态场景,而无需依赖其他监督信息(例如,3D边界框)。该项目由一组优秀的研究人员在加州大学伯克利分校开发,项目的领导者是Wenzhao Zheng。

项目背景与意义

在自动驾驶领域,如何精确地分解街道场景一直是一个巨大的挑战。传统的方法通常依赖于大量标注数据,这在实际操作中成本非常高。因此,S3Gaussian 通过自监督的方式来解决这个问题,能够在不使用额外标注的情况下,有效地实现场景分解和渲染。

技术框架

多分辨率Hexplane编码器

为了实现自监督的街道场景分解,S3Gaussian 提出了一个创新的多分辨率Hexplane编码器。这个编码器能够将4D网格编码成特征平面,从而更有效率地处理复杂动态场景。

多头高斯解码器

编码完成后,系统通过多头高斯解码器将这些特征平面解码为变形的4D高斯分布。这种方法增强了系统在自监督环境下的场景分解能力和渲染质量。

操作指南

环境搭建

S3Gaussian 的代码在Ubuntu 22.04系统上开发,使用的Python版本为3.9,并基于Pytorch的多个版本进行测试。推荐使用Conda来安装依赖项,以保证环境的兼容性。

git clone https://github.com/nnanhuang/S3Gaussian.git --recursive cd S3Gaussian conda create -n S3Gaussian python=3.9 conda activate S3Gaussian pip install -r requirements.txt pip install -e submodules/depth-diff-gaussian-rasterization pip install -e submodules/simple-knn

数据准备与训练

在进行数据操作时,只需要使用动态和静态数据的分割。在训练模型时,可以通过一系列的命令来指定数据路径、端口号以及模型保存路径等参数,以完成数据输入、模型训练以及评估。

模型评估与可视化

模型评估与可视化是项目的重要组成部分,通过特定的脚本,可以生成渲染RGB视频、实际RGB视频、深度视频以及动态和静态的RGB视频。

项目贡献与鸣谢

S3Gaussian 得到了来自多个开源项目的启发和支持,其中包括StreetGaussians和EmerNeRF等。项目组成部分归功于Korace0v0为街道场景建设3D高斯模型所做出的贡献。

引用格式

如果您在研究或开发中使用到了_S3Gaussian_ 项目的资源,请记得引用相关论文,以表感谢:

@article{huang2024s3gaussian, title={S3Gaussian: Self-Supervised Street Gaussians for Autonomous Driving}, author={Huang, Nan and Wei, Xiaobao and Zheng, Wenzhao and An, Pengju and Lu, Ming and Zhan, Wei and Tomizuka, Masayoshi and Keutzer, Kurt and Zhang, Shanghang}, journal={arXiv preprint arXiv:2405.20323}, year={2024} }

这个项目的开发旨在推动自动驾驶技术进步,减少对标注数据的依赖,从而提高技术应用的可行性和经济性。

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