ShanghaiTech-IMPACT / TeethDreamer

[MICCAI 2024] TeethDreamer: 3D Teeth Reconstruction from Five Intra-oral Photographs
MIT License
18 stars 2 forks source link

请问一下您的代码什么开源,目前已经有两个月了,期待您的开源 #2

Open wang89280 opened 1 month ago

Xcf-xcf commented 1 month ago

我目前正在整理代码,预计在两周内公开训练和测试代码以及论文中所使用的模型文件

wang89280 commented 1 month ago

非常感谢您的代码开源。目前代码公布的checkpoint下载链接跳回到main目录,并没有出现checkpoint的下载链接,希望您能解决一下,感谢

Xcf-xcf commented 1 month ago

由于模型文件较大,目前正在上传至OneDrive,预计今天上传完毕,链接将在上传完毕后公布。

wang89280 commented 1 month ago

image 您分享的checkpoint文件我没有权限访问,请您帮忙处理一下,我的office365的账号是:892805622@qq.com。 感谢您的帮忙

Xcf-xcf commented 1 month ago

我重新设置了一个所有人均可查看的共享链接,现在可以下载了吗?

wang89280 commented 1 month ago

可以下载了,非常感谢您的开源

wang89280 commented 1 month ago

请问您有一个完整的demo示例吗?我现在运行到TeethDreamer.yaml里面所有的各种文件缺失,例如pkl等等,您可以提供examples格式里面完整的demo示例吗?期待您的帮助

Xcf-xcf commented 1 month ago

非常抱歉,由于之前在测试时同时进行了训练数据的初始化导致出现文件缺失等问题,我更新了TeethDreamer.py以及ldm/data/teeth_dreamer.py文件,请问现在是否还会报错?

wang89280 commented 1 month ago

image 请问这里面的这几个目录分别对应seg.py分割出来的什么结果,我暂时看不懂您说的目录是指代上面的哪几个目录,您能解释一下吗。期待您的回复。

还有个问题,您看能否抽空指点一下,这几个目录之间和前面的结果分别是如何对应的。 image

Xcf-xcf commented 1 month ago

这里如果是推理的话,只需要将test_dir中的路径替换成分割后口内照的路径,即seg_teeth.py中的命令行参数seg。 target_dir, input_dir, uid_set_pkl分别对应于渲染数据集目录下的target, input以及splits.pkl,在Data Preparation for Training部分有详细介绍。validation_dir与input_dir一致。 base参数是配置文件的路径 (configs/TeethDreamer.yaml),resume_from是用于训练重启的模型文件路径,test是用于推理的模型文件路径。

wang89280 commented 1 month ago

请问您能给一个完整的demo示例吗?我测试时发现没有blender渲染的图像数据,导致无法直接完整运行demo数据,期待您公布一下数据,如果您方便的话,期待您和我v沟通,我的:17758978836

WKangC commented 1 month ago

这里如果是推理的话,只需要将test_dir中的路径替换成分割后口内照的路径,即seg_teeth.py中的命令行参数seg。 target_dir, input_dir, uid_set_pkl分别对应于渲染数据集目录下的target, input以及splits.pkl,在Data Preparation for Training部分有详细介绍。validation_dir与input_dir一致。 base参数是配置文件的路径 (configs/TeethDreamer.yaml),resume_from是用于训练重启的模型文件路径,test是用于推理的模型文件路径。

我十分欣赏这项工作。请问您能否提供基于已上传图片数据的splits.pkl文件吗?十分期待您的回复,如果您方便的话,期待您将相关文件发到我的邮箱:cwk1031645988@gmail.com。

Xcf-xcf commented 1 month ago

这里如果是推理的话,只需要将test_dir中的路径替换成分割后口内照的路径,即seg_teeth.py中的命令行参数seg。 target_dir, input_dir, uid_set_pkl分别对应于渲染数据集目录下的target, input以及splits.pkl,在Data Preparation for Training部分有详细介绍。validation_dir与input_dir一致。 base参数是配置文件的路径 (configs/TeethDreamer.yaml),resume_from是用于训练重启的模型文件路径,test是用于推理的模型文件路径。

我十分欣赏这项工作。请问您能否提供基于已上传图片数据的splits.pkl文件吗?十分期待您的回复,如果您方便的话,期待您将相关文件发到我的邮箱:cwk1031645988@gmail.com

这里的splits.pkl在推理是并不需要,如果您需要在自己的数据集上微调,您可以根据情况划分训练集和验证集,并将包含数据样本id的训练集和验证集列表写入到splits.pkl文件即可。