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R^3 — reconstrucción 3D vía regresión relativa. Implementación oficial del paper de CVPR.
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SOC 職業分類に基づく
| name | r3-reconstruction |
| description | R^3 — reconstrucción 3D vía regresión relativa. Implementación oficial del paper de CVPR. |
R^3 es la implementación oficial del paper "3D Reconstruction via Relative Regression" (CVPR). Permite reconstruir escenas 3D a partir de imágenes 2D usando regresión relativa de profundidades, más eficiente que métodos SfM tradicionales para certain use cases.
git clone https://github.com/KevinXu02/R3.git
cd R3
pip install -r requirements.txt
# Descargar pre-trained models
bash download_models.sh
from r3 import SceneReconstructor
# Reconstruir escena desde imágenes
reconstructor = SceneReconstructor(
model_path='pretrained/r3.pth',
device='cuda'
)
# Entrada: lista de imágenes con poses conocidas o estimadas
images = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg']
poses = [...] # Camera poses (optional, R^3 puede inferirlas)
# Ejecutar reconstrucción
result = reconstructor.reconstruct(images, poses)
# Guardar result
result.save_mesh('output.ply')
result.save_depth('depth_map.png')
# CLI
r3 reconstruct --images ./scene/ --output output.ply \
--model pretrained/r3.pth --device cuda
# R^3 → Three.js/WebGL para visualización web
import trimesh
# R^3 output →PLY
mesh = trimesh.load('output.ply')
# Convertir a glTF para WebGL
mesh.export('scene.gltf')
# Luego cargar en Three.js con GLTFLoader
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