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关于fusion阈值的设置

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谢谢大佬分享那么好的成果，想再请教一个问题，我看代码里设置的fusion参数 '--prob_threshold', '0.3', \ '--disp_threshold', '0.25', \ '--num_consistent', '3'] 然后我看CVP-MVSNet里设置的如下，这个一般是有什么依据的？ parser.add_argument('--prob_threshold', type=float, default = '0.8') parser.add_argument('--disp_threshold', type=float, default = '0.13') parser.add_argument('--num_consistent', type=float, default = '3')

关于小数据集训练

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感谢大佬分享这个很棒的工作，我用自己采集的数据，大约400张，用lidar做真值的，用blendedmvs_finetune.sh这个脚本去从头开始训练，大约30个epoch，可以收敛，但是预测不出来结果或者只有很少的点。 然后从BlendedMVS数据集中抽了其中一个场景来做同样的实验，也是预测不出来结果。 如果用整个BlendedMVS数据集来从头开始训练，不加载预训练模型，预测结果是正常的。 初始学习率设的是0.001。 DTU数据集部分的代码我也看了，就是同一个视角拍了七张不同打光的照片，其他基本上跟BlendedMVS数据集是一样的。 百思不得其解，想请教下大佬为什么小数据集训练会有问题？