はじめに¶
時系列植物フェノタイピングのための3D Gaussian Splattingパイプラインへようこそ！
学習内容¶
このマニュアルでは以下を学習します：
✅ 完全な環境構築 - CUDA、COLMAP、3DGS
✅ 動画撮影と処理 - データ収集のベストプラクティス
✅ パイプライン実行 - ステップバイステップの三次元復元ワークフロー
✅ 品質評価 - 指標と検証
✅ 形質抽出 - 植物の自動計測
対象者¶
初心者¶
三次元復元が初めての方はこちらから： 1. システム要件 - ハードウェアの互換性確認 2. クイックスタート - 30分で動作確認 3. 動画要件 - データ収集の学習
実践ユーザー¶
基本を理解している方： 1. パイプライン概要 - ワークフローの把握 2. データセット詳細 - 検証済み設定の確認 3. トラブルシューティング - よくある問題の解決
研究者¶
技術的な詳細を求める方： 1. 研究内容 - 独自の貢献 2. パラメータ - 最適設定 3. 結果・検証 - 品質指標
前提条件¶
開始前に以下を準備してください：
- 基本的なLinuxの知識 - コマンドラインの使い方
- Pythonの経験 - 基本的な理解があると望ましい
- NVIDIA GPU - CUDAアクセラレーションに必要
- 時間 - 初期セットアップに2〜3時間
学習パス¶
パス1：クイックセットアップ（30分）¶
すぐに始めたい方に最適：
パス2：完全セットアップ（2〜3時間）¶
総合的なインストールとテスト：
パス3：研究重視（1週間）¶
手法と最適化の深掘り：
パイプライン概観¶
実際のデータサムネイルを使った6段階パイプラインのアニメーション解説
このパイプラインの特長¶
本パイプラインは**実際の温室データで検証済み**です：
- ✅ 22回の撮影日 - 49日間にわたるデータ
- ✅ PSNR：23.71 dB - 高品質な三次元復元
- ✅ 成功率100% - 堅牢なパイプライン
- ✅ スケール不変計測 - 従来手法比18.2ポイント（2.86倍）向上
クイックリンク¶
| タスク | リンク |
|---|---|
| 全てインストール | クイックスタート |
| 要件確認 | システム要件 |
| 動画撮影 | 動画要件 |
| パイプライン実行 | パイプライン概要 |
| 問題解決 | トラブルシューティング |
| 結果確認 | 研究内容 |
サポート¶
困ったときは：
- よくある問題： トラブルシューティングガイドを確認
- 研究室サポート： 峯野研究室へ連絡
- ドキュメント： このマニュアルを参照
- フィードバック： GitHubのIssueから送信
次のステップ¶
準備ができたら：
- システム要件の確認 - ハードウェアの互換性を確認
- クイックスタートガイド - インストールとテスト（30分）
- データの撮影 - ベストプラクティスを学ぶ
最終更新：2026年4月14日