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From Big to Small: Multi-Scale Local Planar Guidance for Monocular Depth Estimation

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BTS model을 다른 Dataset으로 Training시 질문이 있습니다.

Taeyoung96 opened this issue · comments

안녕하세요. 현재 진행하고 있는 프로젝트에 BTS model을 적용을 해보려고 합니다.
Indoor Dataset중 TUM dataset으로 직접 Training을 시켜보려고 하는데요.

NYU V2 depth dataset과는 다르게,
TUM dataset은 focal length = 517.30648, depth scale = 5000입니다.

Training을 시킬 때 이 부분을 고려하여 진행을 해야 할 것 같은데,

제가 분석한 바로는 bts_dataloader.py, Line 131에 depth scale을 고려하는 것 같아,
이 부분을 depth_gt = depth_gt / 5000.0으로 바꾸고,
focal length 같은 경우, train_files_with_gt.txt 파일을 만들 때 넣어주면 되는 것으로 알고 있습니다.

제가 맞게 분석을 한건가요?
혹시 Training시 바꾸어야 하는데 놓친 부분이 있을까요?


그리고 Repository에 있는 arguments_train_nyu.txt를 참고하여 txt 파일을 만드려고 합니다.

제가 알기론 NYU dataset의 경우 width = 640, height=480으로 알고 있습니다.
txt파일에서 input_width 544, input_height 416으로 이미지를 넣어주는데
혹시 이렇게 넣는 이유를 알 수 있을까요?

답변해주시면 감사드리겠습니다. 😄

안녕하세요. 자넨 어떻게 자신의 txt 파일을 만들었는가?

@yqq924 I just make rgb/ and depth/ folders for my custom dataset and create codes myself to get train_files_with_gt.txt.

Hello, could you please provide the code to generate train_files_with_gt.txt

@yqq924 I made my repository for you and you can refer to that. 😄 BTS-make-txt repository