ディレクトリ構造¶

3DGSパイプライン用のデータ整理方法を説明します。

必要な構造¶

data/
└── 20260119/                    ← 日付フォルダ（YYYYMMDD形式）
    ├── video.mp4                ← 入力動画
    ├── frames/                  ← 抽出したJPEGフレーム（Stage 1出力）
    │   ├── frame_0001.jpg
    │   └── ... （約329ファイル）
    ├── database.db              ← COLMAPデータベース（自動生成）
    ├── sparse/                  ← COLMAP出力（Stage 2出力）
    │   └── 0/
    │       ├── cameras.bin
    │       ├── images.bin
    │       └── points3D.bin
    └── output/                  ← 3DGSモデル（Stage 3出力）
        └── point_cloud/
            └── iteration_30000/
                └── point_cloud.ply

複数日付のデータセット全体¶

data/
├── 20260101/
│   ├── video.mp4
│   ├── frames/
│   ├── sparse/
│   └── output/
├── 20260108/
│   └── ...
└── 20260119/
    └── ...

results/
├── traits_20260101.csv
└── all_traits.csv

構造のセットアップ¶

DATE="20260119"
mkdir -p data/$DATE/frames
mkdir -p data/$DATE/sparse
cp /path/to/recording.mp4 data/$DATE/video.mp4
ls data/$DATE/
# frames/  video.mp4

各ステージ後のディスク使用量¶

ステージ後	新規ファイル	累積サイズ
準備	`video.mp4`	約2 GB
Stage 1（フレーム）	`frames/*.jpg`	約3.5 GB
Stage 2（COLMAP）	`database.db` + `sparse/`	約3.7 GB
Stage 3（3DGS）	`output/point_cloud/`	約4.0 GB
Stage 4（レンダリング）	`output/train/` + `output/test/`	約6.5 GB

1日付あたり約6.5 GB · 22日分で約143 GB · 推奨ストレージ：500 GB以上

命名規則¶

項目	形式	例
日付フォルダ	`YYYYMMDD`	`20260119`
動画ファイル	`video.mp4`	`video.mp4`
フレーム	`frame_%04d.jpg`	`frame_0001.jpg`
結果	`traits_YYYYMMDD.csv`	`traits_20260119.csv`

パスにスペースや特殊文字を使用しないでください

次のステップ¶

→ パイプライン開始：動画処理