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>
80 lines
2.8 KiB
Bash
80 lines
2.8 KiB
Bash
#!/usr/bin/env bash
|
|
|
|
# trained on 4 x 24GB 3090/4090 GPUs
|
|
CHECKPOINT_DIR=checkpoints/defomstereo_vits_rvc_pretrain && \
|
|
mkdir -p ${CHECKPOINT_DIR} && \
|
|
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=9995 train_stereo.py \
|
|
--distributed \
|
|
--launcher pytorch \
|
|
--gpu_ids 0 1 2 3 \
|
|
--name defomstereo_vits_rvc_pretrain \
|
|
--batch_size 8 \
|
|
--num_workers 8 \
|
|
--train_datasets tartan_air sceneflow irs 3dkenburns crestereo falling_things sintel_stereo vkitti2 carla_highres \
|
|
--train_folds 1 1 1 1 1 1 3 3 80 \
|
|
--num_steps 200000 \
|
|
--n_downsample 2 \
|
|
--train_iters 18 \
|
|
--scale_iters 8 \
|
|
--idepth_scale 0.5 \
|
|
--corr_levels 2 \
|
|
--corr_radius 4 \
|
|
--scale_list 0.125 0.25 0.5 0.75 1.0 1.25 1.5 2.0 \
|
|
--scale_corr_radius 2 \
|
|
--dinov2_encoder vits \
|
|
--image_size 384 768 \
|
|
--resume_ckpt checkpoints/defomstereo_vits_sceneflow.pth \
|
|
2>&1 | tee -a ${CHECKPOINT_DIR}/train.log && \
|
|
|
|
# trained on 4 x 24GB 3090/4090 GPUs
|
|
CHECKPOINT_DIR=checkpoints/defomstereo_vits_rvc_pretrain2 && \
|
|
mkdir -p ${CHECKPOINT_DIR} && \
|
|
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=9996 train_stereo.py \
|
|
--distributed \
|
|
--launcher pytorch \
|
|
--gpu_ids 0 1 2 3 \
|
|
--name defomstereo_vits_rvc_pretrain2 \
|
|
--batch_size 8 \
|
|
--num_workers 8 \
|
|
--train_datasets tartan_air irs 3dkenburns crestereo vkitti2 carla_highres kitti12 kitti15 middlebury_2005 middlebury_2006 middlebury_2014 middlebury_2021 middlebury_Q middlebury_H eth3d instereo2k booster \
|
|
--train_folds 1 1 1 1 3 30 100 100 200 200 200 200 200 200 1000 20 10 \
|
|
--num_steps 100000 \
|
|
--n_downsample 2 \
|
|
--train_iters 18 \
|
|
--scale_iters 8 \
|
|
--idepth_scale 0.5 \
|
|
--corr_levels 2 \
|
|
--corr_radius 4 \
|
|
--scale_list 0.125 0.25 0.5 0.75 1.0 1.25 1.5 2.0 \
|
|
--scale_corr_radius 2 \
|
|
--dinov2_encoder vits \
|
|
--image_size 384 768 \
|
|
--resume_ckpt checkpoints/defomstereo_vits_rvc_pretrain.pth \
|
|
2>&1 | tee -a ${CHECKPOINT_DIR}/train.log && \
|
|
|
|
# trained on 4 x 24GB 3090/4090 GPUs
|
|
CHECKPOINT_DIR=checkpoints/defomstereo_vits_rvc && \
|
|
mkdir -p ${CHECKPOINT_DIR} && \
|
|
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=9997 train_stereo.py \
|
|
--distributed \
|
|
--launcher pytorch \
|
|
--gpu_ids 0 1 2 3 \
|
|
--name defomstereo_vits_rvc \
|
|
--batch_size 8 \
|
|
--num_workers 8 \
|
|
--train_datasets tartan_air irs 3dkenburns crestereo vkitti2 carla_highres kitti12 kitti15 middlebury_2005 middlebury_2006 middlebury_2014 middlebury_2021 middlebury_Q middlebury_H eth3d instereo2k booster \
|
|
--train_folds 1 1 1 1 3 30 2500 2500 200 200 200 200 200 200 1000 20 10 \
|
|
--num_steps 20000 \
|
|
--n_downsample 2 \
|
|
--train_iters 18 \
|
|
--scale_iters 8 \
|
|
--idepth_scale 0.5 \
|
|
--corr_levels 2 \
|
|
--corr_radius 4 \
|
|
--scale_list 0.125 0.25 0.5 0.75 1.0 1.25 1.5 2.0 \
|
|
--scale_corr_radius 2 \
|
|
--dinov2_encoder vits \
|
|
--image_size 384 768 \
|
|
--resume_ckpt checkpoints/defomstereo_vits_rvc_pretrain2.pth \
|
|
2>&1 | tee -a ${CHECKPOINT_DIR}/train.log
|