@misc{mast3r_arxiv24,
title={Grounding Image Matching in 3D with MASt3R},
author={Vincent Leroy and Yohann Cabon and Jerome Revaud},
year={2024},
eprint={2406.09756},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
@inproceedings{dust3r_cvpr24,
title={DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy},
author={Shuzhe Wang and Vincent Leroy and Yohann Cabon and Boris Chidlovskii and Jerome Revaud},
booktitle = {CVPR},
year = {2024}
}本代码基于 CC BY-NC-SA 4.0 许可证进行分发。有关更多信息,请参见 LICENSE。
对于检查点,除了 CC-BY-NC-SA 4.0 许可证外,还请确保您同意我们使用的所有公共训练数据集和基础检查点的许可证。
特别是 mapfree 数据集的许可证限制非常严格。有关更多信息,请查看 CHECKPOINTS_NOTICE。
GitHub 页面:https://github.com/naver/mast3r/
| 模型名称 | 训练分辨率 | 头部 | 编码器 | 解码器 |
|---|---|---|---|---|
| MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_nonmetric | 512x384、512x336、512x288、512x256、512x160 | CatMLP+DPT | ViT-L | ViT-B |
首先,安装 mast3r。 要加载模型:
from mast3r.model import AsymmetricMASt3R
import torch
model = AsymmetricMASt3R.from_pretrained("naver/MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_nonmetric")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)