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训练DTU的eval点云问题 #78
Comments
你好,我也遇到了相同的问题。之后我把pytorch降版本到1.4.0(代码里面的pytorch版本),python=3.8.就能正常跑出结果。如果你也是研究MVS方向,我们可以一起交流一下。 |
我fork了最初的代码,结果是正常的,但是使用2080ti运行的时间在270ms左右,实时性不够。 |
evaluation没有具体要求,直接run evaluation code就好。实时性的话,640x480的分辨率(1张ref+4张src)应该能到12Hz左右 |
1200*1600的图片在3hz左右 |
是的,我们论文里的数据就是这样 |
显存是完全够的。geo mask为空的话,原因挺有可能是dataset相机参数的问题,你可以检查下你的cam.txt内的数据是否和我们readme里要求的格式一致 |
确实 我更换了之后解决了问题,感谢您的回复! |
您好,我使用您早期的版本与训练好的权重可以评估出正常指标,但是使用最新的版本评估出的overall为0.385左右,您知道可能的原因吗 |
你好,目前的版本是另一个contributor在增加了torchscript(方便部署)以后重新训练的。你可以以早期版本为准 |
好的,感谢您的回复! |
您好,请问您在论文中提到的设R3 = 0.38, R2 = 0.09, R1 = 0.04,这些参数在训练时具体在哪里设定呢,不清楚是什么原因,多次实验后依然跑不出相似结果,期待您的答复,谢谢! |
您好请问您cams.txt中最后一行的参数格式是怎么样的我是425.0 2.5 我的点云查看也是没有 geo_mask也是为0 |
我使用你提供的ckpt文件输出的点云结果不佳,所以使用train_dtu重新训练了新的参数,loss converge to 7~46,但是输出的点云效果不佳,测试数据集为DTU,请问evaluation有什么要求吗
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