Zhaoyibinn
Zhaoyibinn
Hello,I'm doing the similar things like you.  and i also faced "=> No good initial image pair found. => Relaxing the initialization constraints.". What's more,I have tried...
if not self.refine: return {"depth": depth, "photometric_confidence": photometric_confidence} else: resize_transform = torchvision.transforms.Resize(size=(depth.shape[1], depth.shape[2])) resized_img = resize_transform(imgs[0][0]) refined_depth = self.refine_network(resized_img.unsqueeze(0), depth.unsqueeze(0)) return {"depth": depth, "refined_depth": refined_depth, "photometric_confidence": photometric_confidence}
I have solved this problem, and the core issue is: The official PTH, TAR trained through official tutorials, and the structure of network inference. The names of the keys for...
> > 我已经解决了这个问题，核心问题是：我已经解决了这个问题，核心问题是： > > 官方PTH，通过官方教程训练的TAR，以及网络推理的结构。官方PTH，通过官方教程训练的TAR，以及网络推理的结构。三者的键名不同，读取时需要转换。 > > 官方的转换方法已经写在 Lightglue 库中，位于 Lightglue 的大约 470 行。py.官方的转换方法已经写在 Lightglue 库中，位于 Lightglue 的大约 470 行。py。 > > `for i in range(self.conf.n_layers):` ` pattern =...
> > 我现在也有和你一样的想法。但我更喜欢端到端方法来利用其实时性能。据我所知，目前只有 dust3r 支持 GT 姿势和内部函数。他们还有另一个工作 [pow3r](https://europe.naverlabs.com/pow3r.) 。也许这会对你有所帮助。 > > 嗨，从 dust3r 论文中，我认为他们不支持 GT 姿势，而且是固有的，因为它们使点标准化。我的理解正确吗？ > > After carefully reading the alignment code of Dust3R, I found that it...
> > 祝贺这项出色的工作！泛化能力令人印象深刻，尤其是在户外场景下表现出色。 > > 关于我的数据集，我有地面实况内在函数和姿势，我的目标是获得具有绝对比例的深度图和点云。我有两个可能的方法： > > 是否可以将这两个参数（地面实况内在和姿态）合并到模型中，以直接获得具有绝对比例的深度和点云？ > > 或者，我们可以将估计的姿势与地面实况姿势对齐以获得比例因子，然后将其应用于估计的深度，以实现绝对比例的深度图和点云。 > > 我非常感谢您对这些方法的建议。谢谢！ > > 嗨，我们也在研究同样的问题，并且还使用了第二种方法。请问您得到了什么比例因子？我想知道它是否与所有样本一致，您也有这方面的发现吗？ > > 非常感谢！ I just used a similar approach to Dust3R to...
Oh, this is my question. Thank you very much for your attention. I have already committed the code with README and the corresponding two Colmap DTU datasets for your reference....
> > Oh, this is my question. Thank you very much for your attention. I have already committed the code with README and the corresponding two Colmap DTU datasets for...
> [@CanCanZeng](https://github.com/CanCanZeng) I plan to publish the 2D GS application project of AbsGS / MCMC, including other implementation details, on my GitHub, but not immediately. I will let you know...
Have you solved this problem？