mvsnet训练自己的数据集
时间: 2023-10-17 07:06:00 浏览: 305
MVSNet 重建dtu数据集 scan23重建效果文件 运行文件下载
要训练自己的数据集,需要进行以下步骤:
1. 准备数据集:将自己的数据集按照特定的格式进行组织。mvsnet数据集的格式为Pascal3D+,包括左右视图图像、深度图、相机参数等。可以参考官方提供的数据集进行组织。
2. 修改代码:根据自己的数据集格式,修改mvsnet代码中的数据读取部分。主要修改的文件为`datasets.py`和`preprocess.py`。
3. 训练模型:使用修改后的代码对自己的数据集进行训练。可以使用已经训练好的模型进行finetune,也可以从头开始训练。
4. 评估模型:使用自己的数据集对训练好的模型进行评估。可以使用官方提供的评估脚本进行评估,也可以根据自己的需求编写评估脚本。
需要注意的是,mvsnet是一个比较复杂的模型,需要较长时间的训练和较大的GPU内存。在训练过程中,可以适当调整超参数、学习率等来提高模型的性能。
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