SeeGround项目安装与配置指南

SeeGround项目安装与配置指南

SeeGround SeeGround: See and Ground for Zero-Shot Open-Vocabulary 3D Visual Grounding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SeeGround

1. 项目基础介绍

SeeGround是一个面向零样本开放词汇3D视觉定位的开源项目。该项目旨在解决基于文本描述在3D场景中定位对象的问题，这对于增强现实和机器人等应用至关重要。SeeGround通过利用大规模2D数据训练的2D视觉语言模型（VLMs），在不依赖标注3D数据集和预定义对象类别的情况下，实现了对3D场景的理解和对象的定位。

项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 2D视觉语言模型（VLMs）：用于理解和解释查询，识别目标对象和上下文相关的锚点。
• 视角适应模块：根据锚点的位置动态选择视角，以捕捉与查询空间要求对齐的2D渲染图像。
• 融合对齐模块：将2D图像与3D空间描述相结合，以增强对象定位的准确性。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6及以上版本
• pip（Python包管理器）
• Docker（用于环境配置）

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

首先，您需要从GitHub上克隆SeeGround项目：

git clone https://github.com/iris0329/SeeGround.git
cd SeeGround

步骤2：配置Docker环境

项目推荐使用Docker来配置运行环境。您需要拉取官方的Docker镜像：

docker pull qwenllm/qwenvl

步骤3：安装依赖

在项目目录中，使用pip安装项目所需的Python包。确保使用虚拟环境来避免与系统其他Python项目冲突：

pip install -r requirements.txt

步骤4：下载模型权重和数据集

根据项目文档，从huggingface或modelscope下载qwen2-vl模型权重，并将其放置在适当的位置。

同时，下载所需的ScanRefer和Nr3D数据集，并按照项目要求放置在正确的目录下。

步骤5：处理数据

使用项目提供的脚本处理下载的数据集，生成对象查找表等中间文件：

# 对于ScanRefer数据集
python prepare_data/object_lookup_table_scanrefer.py

# 对于Nr3D数据集
python prepare_data/process_feat_3d.py
python prepare_data/object_lookup_table_nr3d.py

步骤6：运行推理和评估

完成数据准备后，您可以使用项目提供的脚本进行推理和评估：

# 对于ScanRefer数据集
python inference/inference_scanrefer.py
python eval/eval_scanrefer.py

# 对于Nr3D数据集
python inference/inference_nr3d.py
python eval/eval_nr3d.py

按照以上步骤操作，您应该能够成功安装和配置SeeGround项目，并进行推理和评估。如果您遇到任何问题，请查阅项目的README文件和文档，以获取更多帮助和指导。

SeeGround SeeGround: See and Ground for Zero-Shot Open-Vocabulary 3D Visual Grounding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SeeGround