pytorch-deepvo's Introduction

Pytorch-DeepVO

This is an Implementation of DeepVO with CNN / CNN-LSTM.

As for the experiment results, you can read my Master's thesis, or go to Zhihu for detailed discussion.

代码架构

dataset

数据集处理的代码都放这

网络结构的代码都放这

utils

各种其他函数

evaluation

测试结果处理，包括画误差曲线、画轨迹图

main.py

主函数

evaluation.sh

对测试结果进行评估

服务器端的其他数据

数据集
log

训练网络时保存的loss等参数，用于tensorboard显示

model

保存的网络参数都放这，用于继续训练或测试

test

测试结果都放这

训练样例

从头训练

$ python main.py \
--server=6499 \
--net_architecture=cnn \
--phase=Train \
--resume=No \
--net_name=cnn-vo \
--dir0=20180109 \
--gpu=0 \

继续训练

$ python main.py \
--server=6499 \
--net_architecture=cnn \
--phase=Train \
--resume=Yes \
--net_restore=cnn-vo \
--dir_restore=20180101 \
--model_restore=model-120 \
--net_name=cnn-vo-cons \
--dir0=20180103 \
--epoch_test=10 \
--gpu=2,3 \

测试

$ python main.py --server=6499 --net_architecture=cnn-lstm --phase=Test --img_pairs=2 --net_restore=cnn-lstm-vo --dir_restore=20180114 --model_restore=model-100 --gpu=2

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