quanqhow / pytorch-deepvo

An Implementation of DeepVO with CNN / CNN-LSTM

Pytorch-DeepVO

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

代码架构

• dataset

数据集处理的代码都放这

• net

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