train.py: 整体深度学习框架(参数处理、dataset和DataLoader构建、epoch batch训练、计算loss梯度下降、读取/保存模型等) models module.py: mvsnet所需的网络基础架构和方法(网络组成模块、投影变换homo_wraping、深度回归depth_regression) mvsnet.py: MVSNet整体Pipeline(特征提取 深度回归 残差优化网络定义、mvsnet_loss...
scans/: 保存了原始分辨率的深度图GT和mask(1200, 1600) 代码里用的是这个 scanx_train/: 低分辨率的深度图和mask(128, 160) Cas和MVSNet与CVP很大的不同是,或者应该说CVP和其他两个很大的不同在于,CVP的数据集中train就是train,test就是test,而MVSNet这套数据集train里有完整的test结果(GT),所以在train完一...
以下是对MVSNet代码中常见注释的解释: 1. 导入库和模块: 这些注释通常用于标识代码中导入的外部库和模块,以及它们的功能和用途。 2. 定义模型结构: 这些注释通常用于描述模型的结构,包括各个层的作用和参数设置。它们可以帮助读者理解模型的整体架构和信息流动。 3. 数据预处理: 这些注释通常用于说明对输入数据进行...
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Cameras:跟Train相比相机外参没变,内参变大了10倍左右,但整体是跟MVSNet完全一样的 Rectified:测试用的图片,尺寸与MVSNet一样是全尺寸1600*1200 有趣的是MVSNet图片格式是jpg,CVP格式是png,jpg一张700K,png一张2.6M 参数 增加了nscale指定金字塔的层数 ...
【CasMVSNet】代码学习记录 我们在学习/科研过程中,时常要参(bai)考(piao)别人的开源代码。很多深度学习的代码是基于PyTorch的,那我们就来看一下代码的组织格式吧。 正如一个人有两条腿走路,CV领域也有模型和数据两条腿。 ├── dataset# 数据集相关文件夹├── model# 模型相关文件夹│ ├── sub_module...
MVSNet的网络结果如上图所示,输入图像将经过特征提取网络得到深度图像特征,并通过可微单应映射在参考图像的可视空间中构建cost volume;该cost volume将经过一个多尺度的三位卷积网络优化得到一个三维概率空间,并通过深度期望的方式得到参考图像的初始深度图以及对应的概率图(用于深度图去噪);接下来参考图像以及其深度图将...
mvsnet要做的是三维重建,具体来说,是估计不同视角下的图片中每个pixel的深度。我们将待估计的图像称为reference_image(ref),其余视角下的辅助图像称为source_image(sor)。(感觉这两个换一下名字更符合中文的理解?还是按照作者的命名规则来吧) 1、特征提取 作者首先利用了一个8层的卷积网络对ref与sor进行卷积操作...
Depth:深度图真值,跟MVSNet一致,不同点是没有mask图,训练的深度图也是128*160 Rectified:训练用的图片,结构跟MVSNet是一样的,只不过分辨率从640512 → 160128小了很多(注意视点从1开始标号,光照从0开始标号) 图像缩小了4倍,但是相机参数没改? 【Test】 ...
代码结构解析 MVSNet的PyTorch实现主要包含以下几个部分: 数据处理:加载多视角图像,进行预处理。 特征提取:利用卷积神经网络提取图像特征。 代价体积构建:基于图像特征和视差构建代价体积。 深度估计:通过网络将代价体积映射到深度图。 后处理:最终生成三维点云或深度图。