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- Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 2024-04-08 15:39关注
下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5根据问题描述,可能是训练过程中分辨率设置有误导致训练出的结果模糊不清。
解决方案如下:
-
检查训练时分辨率的设置是否正确。可以在
nerf/configs/llff/llff.yaml
中修改训练分辨率。确保设置的分辨率与数据集的原始分辨率相同或更高。 -
确保在训练过程中能够保留高分辨率的信息。如果数据集本身分辨率较低,可以尝试通过增加训练的角度和位置来提高训练结果的质量。
-
在训练过程中,可以使用
--save_ckpts
选项保存每个epoch的模型,并使用--render_test
选项在测试集上进行渲染以评估模型的质量。
代码示例:
在
llff.yaml
文件中修改训练分辨率:# --- [ Training ] ------------------------------------------------------------- # train: num_epochs: 50 batchsize: 4096 learning_rate: 5e-4 lr_milestones: [] # epochs to decay learning rate lr_gamma: 1.0 # by factor of lr_gamma num_gpus: 4 resolution: [512, 512] # 设置训练分辨率 num_workers: 8 save_ckpts: True # 保存checkpoint render_test: True # 在测试集上进行渲染以评估模型的质量
此外,如果上述方案仍不能解决问题,可以考虑如下进一步操作:
-
尝试使用其他的数据集进行训练,以确定是否为数据集的问题。
-
在训练过程中,增加训练时间和迭代次数,可能需要更多的训练才能得到更好的结果。
-
有时,模型的初始化权重可能会对结果产生巨大的影响。尝试改变初始化权重,或使用预训练模型进行fine-tuning。
希望这些解决方案能帮助你解决问题!
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