3d gaussian splatting 训练超参数一般为多少
时间: 2025-06-27 09:03:07 浏览: 17
### 3D Gaussian Splatting 训练中的常用超参数设置
在训练基于3D Gaussian Splatting的方法时,通常会涉及多个关键的超参数配置。这些超参数的选择直接影响到模型的表现以及最终的效果质量。
#### 学习率 (Learning Rate)
学习率是一个核心的优化器参数,在Gaussian Flow的研究中提到的学习率范围通常是 $1e^{-4}$ 到 $5e^{-4}$[^1]。具体数值取决于数据集复杂度和目标场景的具体需求。
#### 迭代次数 (Number of Iterations/Epochs)
对于复杂的动态重建任务,迭代次数可能需要达到数万次甚至更多才能获得稳定的结果。例如,在自动驾驶领域应用中,推荐至少运行20,000步以上的训练过程以充分收敛[^2]。
#### 高斯粒子数量 (Number of Gaussians per Scene)
高斯分布的数量决定了场景表示精度与计算效率之间的平衡点。一般情况下每帧图像对应数千至数十万个gaussian particles不等。这依赖于分辨率要求及硬件资源限制条件下的折衷考虑。
#### 正则项权重 (Regularization Weight)
为了防止过拟合并保持几何结构合理性,引入了特定形式的正则化损失函数。其系数值往往设为较小比例比如$λ=0.01$,从而允许网络优先关注主要特征而不过分强调次要细节部分.
```python
import torch.optim as optim
# Example optimizer setup with typical learning rate value.
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-4)
# Regularization term example during loss computation.
loss_total = loss_data_fidelity + reg_weight * loss_regularization
```
#### 批量大小 (Batch Size)
考虑到内存占用情况以及梯度估计稳定性等因素影响下,batch size选取较为灵活多变;但在实际操作过程中发现采用8~64之间的小批量处理方式能够取得较好效果。
#### 其他重要参数说明
还包括但不限于最大方差阈值(Max Variance Threshold),用于控制何时分裂或者合并某些颗粒单元;还有遮挡容忍度(Occlusion Tolerance)设定来调整如何对待被其他物体挡住的部分等等。
阅读全文
相关推荐









