- 大作业参考https://github.com/autonomousvision/graf
- 汽车数据集在上方的代码中有说明
- X光图像数据集参考https://github.com/MeioJane/SIXray
你可以使用下方代码创建一个名为graf的anaconda环境
conda env create -f environment.yml
conda activate graf
接下来,为 nerf-pytorch 安装 torchsearchsorted。请注意,这需要 torch>=1.4.0 和 CUDA >= v10.1。您可以通过以下方式安装 torchsearchsorted
cd submodules/nerf_pytorch
pip install -r requirements.txt
cd torchsearchsorted
pip install .
cd ../../../
训练GRAF模型
python train.py CONFIG.yaml
其中CONFIG文件根据自己的需要选择,汽车选择carla.yaml
,X光图像选择xrays.yaml
您可以使用tensorboard在http://localhost:6006上监控训练过程:
cd OUTPUT_DIR
tensorboard --logdir ./monitoring --port 6006
其中OUTPUT_DIR为你的输出的文件夹位置
下方命令用于评估训练的模型
python eval.py CONFIG.yaml --fid_kid --rotation_elevation --shape_appearance
根据需要选择CONFIG文件
姓名:赵苗
最后更新时间:2023/12/13