psmnet代码怎么跑
时间: 2024-06-09 13:04:46 浏览: 6
PSMNet是一种用于深度学习的立体匹配网络,用于计算相邻图像之间的深度或视差。以下是使用PSMNet代码的一般步骤:
1. 下载PSMNet代码并解压缩。可以从GitHub上的https://github.com/JiaRenChang/PSMNet下载PSMNet代码。
2. 安装依赖项。PSMNet使用PyTorch框架,因此需要安装PyTorch。此外,还需要NumPy、Pillow、matplotlib和tqdm。可以使用pip install命令安装这些依赖项。
3. 准备数据集。PSMNet的训练需要左右相机图像对以及它们之间的深度或视差图。可以使用KITTI或Scene Flow数据集进行训练和测试。
4. 修改配置文件。在PSMNet的config.py文件中,可以设置训练和测试的参数,如数据集路径、批处理大小、学习率等。
5. 训练模型。可以使用train.py文件来训练模型。在训练过程中,可以使用tensorboard查看训练过程中的损失和准确率。
6. 测试模型。可以使用test.py文件来测试模型。在测试过程中,可以计算深度或视差图,并使用评估指标(如平均误差、正确率等)评估模型的性能。
注意:这是一个简单的流程,并且可能因不同的数据集和需求而有所不同。建议先仔细阅读PSMNet的文档和代码,以确保正确地运行代码。
相关问题
psmnet训练自己的数据集
要训练自己的数据集,你需要进行以下步骤:
1. 修改代码:首先,你需要修改代码中的数据输入和模型路径。在dataloader/SceneFlowLoader.py文件中,你可以修改数据输入的预处理步骤,根据你自己的数据集进行适应性调整。同时,你还需要修改main.py和finetune.py中的数据路径和模型路径,将其替换为你自己的数据集路径和预训练模型路径。确保路径正确无误。
2. 数据准备:将你自己的数据集准备好并存放在指定的路径中。确保数据集的文件格式和目录结构与代码中的要求一致。
3. 训练网络:执行相应的指令来训练网络。在main.py中,你可以设置epochs参数来控制训练的周期数,可以根据需求进行调整。loadmodel参数是可选的,如果你想从预训练模型开始训练,可以指定预训练模型的路径。savemodel参数表示你要将训练好的模型保存到哪个路径。
4. 微调训练:在finetune.py中,你可以执行微调训练,使用KITTI数据集。同样,你需要根据自己的需求设置相应的路径和参数。
总之,要训练自己的数据集,你需要修改代码中的路径和参数,并准备好自己的数据集。根据代码的要求进行适应性调整和训练参数的设置,然后执行相应的指令即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [环境感知算法——3.PSMNet基于Kitti数据集训练](https://blog.csdn.net/wenquantongxin/article/details/130960853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [PSMNet:Pyramid Stereo Matching Network学习测试笔记03-如何训练网络](https://blog.csdn.net/u013000248/article/details/92626131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [运行PSMNet网络时遇到的问题及解决方案](https://blog.csdn.net/qq_36104364/article/details/80406327)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
train_loss = PSMNet.train(imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L)
根据代码片段,可以看出这是在调用 PSMNet 模型的 train 方法,并将 imgL_crop, imgR_crop 和 disp_crop_L 作为输入传递给该方法。其中,imgL_crop 和 imgR_crop 分别代表左右两张图像,disp_crop_L 代表左视图的视差图。
PSMNet 是一种用于立体匹配的神经网络,它的训练过程需要输入一对立体图像和对应的视差图。train 方法会根据这些输入数据计算出模型的损失,并通过反向传播算法更新模型的参数。最终,train 方法会返回一个代表训练损失的标量值。
在这个代码片段中,train_loss 变量将保存训练损失值。可以将其用于监控模型的训练效果,并根据实际情况调整模型设计和训练参数。
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