标签:

• pytorch_model_hub_mixin
• model_hub_mixin
• 图像转3D 库名称: dust3r 仓库地址: https://github.com/naver/dust3r

DUSt3R：轻松实现几何3D视觉

@inproceedings{dust3r_cvpr24,
      标题={DUSt3R：轻松实现几何3D视觉}, 
      作者={Shuzhe Wang 和 Vincent Leroy 和 Yohann Cabon 和 Boris Chidlovskii 和 Jerome Revaud},
      会议名称 = {CVPR},
      年份 = {2024}
}

@misc{dust3r_arxiv23,
      标题={DUSt3R：轻松实现几何3D视觉}, 
      作者={Shuzhe Wang 和 Vincent Leroy 和 Yohann Cabon 和 Boris Chidlovskii 和 Jerome Revaud},
      年份={2023},
      电子预印本={2312.14132},
      存档前缀={arXiv},
      主要分类={cs.CV},
      网址={https://arxiv.org/abs/2312.14132}, 
}

许可证

代码遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可证发布。更多信息请参阅 LICENSE。 对于检查点文件，请确保遵守我们使用的所有公共训练数据集和基础检查点的许可证，以及 CC-BY-NC-SA 4.0。详情请参见 章节：我们的超参数。

模型信息

GitHub页面: https://github.com/naver/dust3r/ 项目页面: https://dust3r.europe.naverlabs.com/

使用方法

首先，安装 dust3r。 加载模型：

from dust3r.model import AsymmetricCroCo3DStereo
import torch

model = AsymmetricCroCo3DStereo.from_pretrained("naver/DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)