alsilence

I met the same problem.have you solved it ?

Hi, @pp00704831 @yyyjia ,did you succeed training with crf-rnn?

您好，感谢您的回复。因为您提供的官网的Rectified Image是一百多G，由于服务器的存储空间有限，我们现在用的是MVSNet使用的小分辨率图像进行的训练，是640*512的，同时我们注意到，MVSNET使用的训练数据中的相机内参有两种，一个是较小的，一个是和您提供的CAMERAS一样的大内参，所以为了和小分辨率的Image匹配，我们目前用了小内参的相机参数进行了训练。训练参数使用的是VIS-MVSNET中您提供的sh/dtu.py。但现在模型效果不太理想，个别step保存的模型在test时出现了raise NanError，请问是什么原因导致的呢？ 是一定要使用您提供的Rectified iamge训练吗？

感谢您的回复！ 我们按照640×512的resize尺寸训练了MVSNet,并且下载了您提供的数据集，按照您提供的训练参数也训练了一个模型，但两个模型目前在执行fusion.py之后不能生成.ply文件，报了如下的warning [Open3D WARNING][KDTreeFlann::SetRawData] Failed due to no data [Open3D WARNING]Write PLY failed:point cloud has 0 points 训练过程中都没有报错，模型也成功生成了，且训练您提供的数据集最终打印的loss中第一个loss下降到5左右。使用您提供的pretrained_model，按照相同的步骤是可以得到效果比较好的点云的。请问可能是哪里有问题呢？

您好，我对比了您提供的pretrained_model测试得到的depth map，还有使用您提供的DTU数据集训练的模型测试得到的depth map，您的深度图目标轮廓很清晰，深度图也很平滑，我的深度图虽然存在不同的颜色，但是呈块状，很不平滑，且没有显示出目标的轮廓，这是否表示模型的效果不理想，要如何改进训练过程呢？

此外，我们在训练过程中step到达10000后出现了nan的错误，这种情况需要如何修正呢

您好，训练过程中第一个loss呈下降的趋势，最终能达到个位数，第三个scale的后两个loss是呈上升趋势,但是震荡的有些严重，在step 80000左右仍然在80-100之间震荡。我们在验证集上测试，avg l1在30-40之间，您的pretrained_model只有2左右。这是否表示模型在训练集上过拟合了，要如何改进呢

> > 您好，我对比了您提供的pretrained_model测试得到的depth map，还有使用您提供的DTU数据集训练的模型测试得到的depth map，您的深度图目标轮廓很清晰，深度图也很平滑，我的深度图虽然存在不同的颜色，但是呈块状，很不平滑，且没有显示出目标的轮廓，这是否表示模型的效果不理想，要如何改进训练过程呢？ > > 请问, 在dtu上训练, 我也出现了预测深度不正确的情况, 请问您解决了吗 还没有，我训练了很多次，效果一直不好，还在调试

感谢作者的回复，目前已经训练出了模型，重建效果还可以。之前使用了两张2080TI显卡进行了训练，这次使用了一张2080ti，就成功了，可能是分布式训练存在问题？

forward() missing 3 required positional arguments: 'sample', 'depth_nums', and 'interval_scales' we met such problem when loading the pretrained_model/vis,could you give us some advice,thank you!