文件名称：MVSNet_pytorch:MVSNet的PyTorch实现
文件大小：32KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 16:37:52
Python
MVSNet的非官方Pytorch实现 。 姚瑶，罗子欣，李世伟，田芳，龙泉。 ECCV2018。MVSNet是一种深度学习体系结构，用于从非结构化多视图图像推断深度图。 这是MVSNet的非官方Pytorch实现 如何使用 环境 python 3.6（Anaconda） pytorch 1.0.1 训练 下载预处理的（固定的训练摄像机，从 ），并将其上拉为MVS_TRANING文件夹 在train.sh ，将MVS_TRAINING设置为您的训练数据路径 创建一个称为checkpoints的日志目录 火车MVSNet： ./train.sh 测验 下载预处理的测试数据（从 ），并把它解压缩为DTU_TESTING文件夹，它应该包含一个cams文件夹，一个images文件夹和一个pair.txt文件。 在test.sh ，将DTU_TESTING设置为测试数据路径，并将CKPT_FI
【文件预览】：
MVSNet_pytorch-master
----eval.sh(274B)
----train.py(11KB)
----models()
--------__init__.py(45B)
--------mvsnet.py(6KB)
--------module.py(8KB)
----utils.py(5KB)
----lists()
--------dtu()
----train.sh(278B)
----datasets()
--------data_io.py(2KB)
--------dtu_yao_eval.py(4KB)
--------__init__.py(271B)
--------dtu_yao.py(6KB)
----eval.py(14KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(45B)
----evaluations()
--------dtu()