Closed lvmingzhe closed 10 months ago
运行的结果是
(h2mapping) hello@hello-desktop:~/code/H2-Mapping/mapping$ python eval/eval_color.py $OUTPUT_FOLDER/bak/config.yaml --result_file $OUTPUT_FOLDER
replica
0%| | 0/2000 [00:00<?, ?it/s]tiny-cuda-nn warning: GPUMemoryArena: GPU 0 does not support virtual memory. Falling back to regular allocations, which will be larger and can cause occasional stutter.
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2000/2000 [52:27<00:00, 1.57s/it]
ssim mean: 0.89849585 ssim std: 0.031417158
psnr mean: 31.691435944012905 psnr std: 1.6842489220753887
depth_L1 mean: 0.004714218 depth_L1 std: 0.0011786523
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2000/2000 [00:46<00:00, 43.15it/s]
那看来data_range=1.0应该是对的吧。
运行的结果是
(h2mapping) hello@hello-desktop:~/code/H2-Mapping/mapping$ python eval/eval_color.py $OUTPUT_FOLDER/bak/config.yaml --result_file $OUTPUT_FOLDER replica 0%| | 0/2000 [00:00<?, ?it/s]tiny-cuda-nn warning: GPUMemoryArena: GPU 0 does not support virtual memory. Falling back to regular allocations, which will be larger and can cause occasional stutter. 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2000/2000 [52:27<00:00, 1.57s/it] ssim mean: 0.89849585 ssim std: 0.031417158 psnr mean: 31.691435944012905 psnr std: 1.6842489220753887 depth_L1 mean: 0.004714218 depth_L1 std: 0.0011786523 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2000/2000 [00:46<00:00, 43.15it/s]
那看来data_range=1.0应该是对的吧。
应该是的,可能和skimage版本有关,我使用的skimage是0.19.3,data_range是optional,不用一定给出
got it, thanks~
你好,我在运行评测代码时候遇到以下报错
根据chatGPT的解释,这个错误发生在使用 structural_similarity 函数时。当处理浮点数据类型的图像时,structural_similarity 函数需要一个额外的参数 data_range 来指定数据的可能范围。例如,如果图像的数据类型是浮点数并且值在 0.0 到 1.0 之间,那么 data_range 应该设置为 1.0。如果是8位图像,该值应该设置为255。解决这个问题的方法是,在调用 structural_similarity 函数时,添加一个适当的 data_range 参数。 于是我将src/loggers.py里边的ssim末尾添加了一项
data_range=1.0
但是我不确认该data_range值是否正确,请帮忙看一下,谢谢!