LingBot-Map Eğitimi: GPU Uyumlu Çıkarım ve Nokta Bulutu Dışa Aktarma
LingBot-Map
Bu eğitim, LingBot-Map kullanarak uçtan uca akış tabanlı 3B yeniden yapılandırma hattını gösterir. GPU algılama, çıkarım parametrelerinin otomatik ayarlanması, model kurulumu, karışık hassasiyetli çıkarım ve PLY, NPZ veya GLB formatlarında nokta bulutu dışa aktarma konularını kapsar.
Eğitim, LingBot-Map ile tam bir akışkan 3B yeniden yapılandırma hattı uygular. Giriş kaynağı, yeniden yapılandırma ayarları, kontrol noktası seçimi ve çıktı kontrollerini yapılandırarak başlar. Hat, GPU'yu yoklar ve algılanan video belleğine (VRAM) dayalı olarak kare sınırlarını, kamera yinelemelerini, ölçek karelerini ve anahtar-değer (KV) önbellek parametrelerini otomatik olarak ayarlar. Ardından depo bağımlılıklarını kurar, önceden eğitilmiş kontrol noktasını indirir, kareleri ön işler ve akışkan dikkat mekanizması ile uzun vadeli yörünge belleğine sahip GCTStream modelini oluşturur. Karışık hassasiyetli çıkarım, kamera pozlarını ve iç parametreleri çözer, derinlik haritalarını dünya koordinatlı nokta bulutlarına dönüştürür, geometriyi doğrular ve sahneyi görselleştirir. Sonuçlar PLY, NPZ veya GLB dosyaları olarak dışa aktarılır.
Kaynak: MarkTechPost —
orijinal