dasha_f
6e1a22ba8b
assets/conveyors (274 МБ) - ленты и угловая секция NVIDIA, на которые ссылается сцена относительным путём. Раньше исключались как перекачиваемые, но без них сцена не композится из коробки. cv/ - код стереодвижков, которые вызывает control_test, без весов: * defom-stereo - рабочий бейзлайн (DEFOM vitl, вход 480, iters 24) * crestereo - второй движок, точнее по габаритам (MAE 23.5 против 32.8 мм) * fast-foundationstereo - проверялся, в бейзлайн не вошёл * circular_section.py - показатель кругового сечения, перенесён в measure_plane.py: выравнивает облако по СОБСТВЕННЫМ главным осям и режет на пяти высотах вдоль каждой. Три самодельные версии (мировые оси, одно сечение) давали хуже; результаты проверки на эталонной геометрии - в circular_section_results.json Веса по-прежнему не в репозитории - источники в MODELS.md. Наборы кадров прежних прогонов (cv/flow_*, 1.26 ГБ) исключены: это выход, а не исходники. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
50 lines
2.0 KiB
Python
50 lines
2.0 KiB
Python
import torch
|
|
import torch.nn.functional as F
|
|
import numpy as np
|
|
import cv2
|
|
from imread_from_url import imread_from_url
|
|
|
|
from nets import Model
|
|
|
|
if __name__ == '__main__':
|
|
|
|
model_path = "models/crestereo_eth3d.pth"
|
|
|
|
model = Model(max_disp=256, mixed_precision=False, test_mode=True)
|
|
model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)
|
|
model.eval()
|
|
|
|
in_h, in_w = (480, 640)
|
|
t1_half = torch.rand(1, 3, in_h//2, in_w//2)
|
|
t2_half = torch.rand(1, 3, in_h//2, in_w//2)
|
|
|
|
t1 = torch.rand(1, 3, in_h, in_w)
|
|
t2 = torch.rand(1, 3, in_h, in_w)
|
|
flow_init = torch.rand(1, 2, in_h//2, in_w//2)
|
|
|
|
# Export the model
|
|
torch.onnx.export(model,
|
|
(t1, t2, flow_init),
|
|
"crestereo.onnx", # where to save the model (can be a file or file-like object)
|
|
export_params=True, # store the trained parameter weights inside the model file
|
|
opset_version=12, # the ONNX version to export the model to
|
|
do_constant_folding=True, # whether to execute constant folding for optimization
|
|
input_names = ['left', 'right','flow_init'], # the model's input names
|
|
output_names = ['output'])
|
|
|
|
# Export the model without init_flow (it takes a lot of time)
|
|
# !! Does not work prior to pytorch 1.12 (confirmed working on pytorch 2.0.0)
|
|
# Ref: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/73760
|
|
torch.onnx.export(model,
|
|
(t1_half, t2_half),
|
|
"crestereo_without_flow.onnx", # where to save the model (can be a file or file-like object)
|
|
export_params=True, # store the trained parameter weights inside the model file
|
|
opset_version=12, # the ONNX version to export the model to
|
|
do_constant_folding=True, # whether to execute constant folding for optimization
|
|
input_names = ['left', 'right'], # the model's input names
|
|
output_names = ['output'])
|
|
|
|
|
|
|
|
|