SegAnyGAussians(SAGA)项目配置和运行

GitHub项目地址：Jumpat/SegAnyGAussians: The official implementation of SAGA (Segment Any 3D GAussians) (github.com)

一、项目准备

1、下载原项目的zip包解压

2、下载third_party目录下的两个模块，放到对应目录下

3、下载预训练模型和数据集

数据集和预训练模型放到项目目录下，项目结构可以参考下图（之后的参考命令也是以此项目结构为基础）：

二、项目配置

1、配置CUDA 11.6环境，使用nvcc -V命令确认

2、配置pytorch环境，使用命令：

pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

3、配置pytorch3d，使用命令：

conda install https://anaconda.org/pytorch3d/pytorch3d/0.7.1/download/linux-64/pytorch3d-0.7.1-py37_cu116_pyt1121.tar.bz2

4、分别cd到以下几个目录，通过命令安装子模块

在以下目录：
./submodules/diff-gaussian-rasterization
./submodules/diff-gaussian-rasterization_contrastive_f
./submodules/simple-knn
./third_party/kmeans_pytorch
./third_party/segment-anything分别使用命令：
pip install -e .

5、其他需要的模块使用 pip install即可

pip install plyfile==0.8.1
pip install tqdm
pip install jupyter
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install numba

6、一些常见的报错
# (1)No such file or directory: ':/usr/local/cuda-11.6/bin/nvcc': ':/usr/local/cuda-11.6/bin/nvcc'
解决：终端执行export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
# (2)subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1
解决：setup.py中的“cmdclass={'build_ext': BuildExtension}”改为“cmdclass={'build_ext': BuildExtension.with_options(use_ninja=False)}”
# (3)Unable to create environments file. Path not writable.
解决：终端执行sudo chown -R 1000:1000 /home/userName/.conda，然后重启电脑。其中，userName就是当前登陆用户的用户名。

三、项目运行

1、extract_features.py的第18行加上parser.add_argument("--downsample", default="4", type=str)

说明：设置一次。以防使用下采样4倍的数据集时报错。

2、特征提取。

python extract_features.py --image_root <path to the scene data> --sam_checkpoint_path <path to the pre-trained SAM model> --downsample <1/2/4/8>例如：python extract_features.py --image_root data/360_v2/bicycle --sam_checkpoint_path dependencies/sam_ckpt/sam_vit_h.pth --downsample 4

3、mask生成。

python extract_segment_everything_masks.py --image_root <path to the scene data> --sam_checkpoint_path <path to the pre-trained SAM model> --downsample <1/2/4/8>例如：python extract_segment_everything_masks.py --image_root data/360_v2/bicycle --sam_checkpoint_path dependencies/sam_ckpt/sam_vit_h.pth --downsample 4

4、预训练3DGS模型。

python train_scene.py -s <path to COLMAP or NeRF Synthetic dataset>例如：python train_scene.py -s data/360_v2/bicycle

5、训练三维特征。

python train_contrastive_feature.py -m <path to the pre-trained 3DGS model>例如：python train_contrastive_feature.py -m output/1c7b8dc0-0其中：1c7b8dc0-0是预训练的3DGS模型

6、分割。

执行prompt_segmenting.ipynb，也可以将其另存为prompt_segmenting.py并执行

其中需要设置这些参数：

参数	参数值
DATA_ROOT	data/360_v2/bicycle
MODEL_PATH	./output/1c7b8dc0-0
FEATURE_GAUSSIAN_ITERATION	30000
SAM_CKPT_PATH	./dependencies/sam_ckpt/sam_vit_h.pth
mask_id	0,1,2
input_point	Np.array([[392,500]])