update readme
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 -可微渲染新视角生成比赛的代码实现。没有实质性创新成果，涨分点主要在调参以及没有实现完的Ref-NeRF. 最终B榜排名11.
本项目可在 1张Tesla T4上运行，单个场景执行80000次训练，耗时约30分钟。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
请移步jrender/download_competition_data.sh at main · Jittor/jrender (github.com).
预训练模型很大（1.9G左右），请移步此处下载
链接: https://pan.baidu.com/s/1eYc-CyQCy2xLyo5X49jAzA?pwd=jitt 提取码: jitt
链接: https://pan.baidu.com/s/1eYc-CyQCy2xLyo5X49jAzA?pwd=jitt
提取码: jitt
可以直接运行以下命令
bash run.sh
如果要执行单场景训练，可以运行
python tools/run_net.py --config-file xxx.py
生成比赛结果可以使用以下命令
python test.py
进行单个场景推理，可以使用
python tools/run_net.py --config-file xxx.py --task test
xxx.py中要指明ckpt_path
此项目基于Jittor/JNeRF: JNeRF is a NeRF benchmark based on Jittor. JNeRF re-implemented instant-ngp and achieved same performance with original paper. (github.com)实现，并参考了论文*Ref-nerf: Structured view-dependent appearance for neural radiance fields*.
基于Jittor实现，这是我们队在jittor挑战赛中的比赛代码
Jittor 可微渲染新视角生成比赛 RefNGP
简介
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 -可微渲染新视角生成比赛的代码实现。没有实质性创新成果，涨分点主要在调参以及没有实现完的Ref-NeRF. 最终B榜排名11.
安装
本项目可在 1张Tesla T4上运行，单个场景执行80000次训练，耗时约30分钟。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
训练数据
请移步jrender/download_competition_data.sh at main · Jittor/jrender (github.com).
预训练模型
预训练模型很大（1.9G左右），请移步此处下载
训练
可以直接运行以下命令
如果要执行单场景训练，可以运行
推理
生成比赛结果可以使用以下命令
进行单个场景推理，可以使用
xxx.py中要指明ckpt_path
致谢
此项目基于Jittor/JNeRF: JNeRF is a NeRF benchmark based on Jittor. JNeRF re-implemented instant-ngp and achieved same performance with original paper. (github.com)实现，并参考了论文*Ref-nerf: Structured view-dependent appearance for neural radiance fields*.