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"""Default packnet_sfm configuration parameters (overridable in configs/*.yaml)
"""
import os
from yacs.config import CfgNode as CN
########################################################################################################################
cfg = CN()
cfg.name = '' # Run name
cfg.debug = False # Debugging flag
########################################################################################################################
### ARCH
########################################################################################################################
cfg.arch = CN()
cfg.arch.seed = 42 # Random seed for Pytorch/Numpy initialization
cfg.arch.min_epochs = 1 # Minimum number of epochs
cfg.arch.max_epochs = 50 # Maximum number of epochs
########################################################################################################################
### CHECKPOINT
########################################################################################################################
cfg.checkpoint = CN()
cfg.checkpoint.filepath = '' # Checkpoint filepath to save data
cfg.checkpoint.save_top_k = 5 # Number of best models to save
cfg.checkpoint.monitor = 'loss' # Metric to monitor for logging
cfg.checkpoint.monitor_index = 0 # Dataset index for the metric to monitor
cfg.checkpoint.mode = 'auto' # Automatically determine direction of improvement (increase or decrease)
cfg.checkpoint.s3_path = '' # s3 path for AWS model syncing
cfg.checkpoint.s3_frequency = 1 # How often to s3 sync
########################################################################################################################
### SAVE
########################################################################################################################
cfg.save = CN()
cfg.save.folder = '' # Folder where data will be saved
cfg.save.depth = CN()
cfg.save.depth.rgb = True # Flag for saving rgb images
cfg.save.depth.viz = True # Flag for saving inverse depth map visualization
cfg.save.depth.npz = True # Flag for saving numpy depth maps
cfg.save.depth.png = True # Flag for saving png depth maps
########################################################################################################################
### WANDB
########################################################################################################################
cfg.wandb = CN()
cfg.wandb.dry_run = True # Wandb dry-run (not logging)
cfg.wandb.name = '' # Wandb run name
cfg.wandb.project = os.environ.get("WANDB_PROJECT", "") # Wandb project
cfg.wandb.entity = os.environ.get("WANDB_ENTITY", "") # Wandb entity
cfg.wandb.tags = [] # Wandb tags
cfg.wandb.dir = '' # Wandb save folder
########################################################################################################################
### MODEL
########################################################################################################################
cfg.model = CN()
cfg.model.name = '' # Training model
cfg.model.checkpoint_path = '' # Checkpoint path for model saving
########################################################################################################################
### MODEL.OPTIMIZER
########################################################################################################################
cfg.model.optimizer = CN()
cfg.model.optimizer.name = 'Adam' # Optimizer name
cfg.model.optimizer.depth = CN()
cfg.model.optimizer.depth.lr = 0.0002 # Depth learning rate
cfg.model.optimizer.depth.weight_decay = 0.0 # Dept weight decay
cfg.model.optimizer.pose = CN()
cfg.model.optimizer.pose.lr = 0.0002 # Pose learning rate
cfg.model.optimizer.pose.weight_decay = 0.0 # Pose weight decay
########################################################################################################################
### MODEL.SCHEDULER
########################################################################################################################
cfg.model.scheduler = CN()
cfg.model.scheduler.name = 'StepLR' # Scheduler name
cfg.model.scheduler.step_size = 10 # Scheduler step size
cfg.model.scheduler.gamma = 0.5 # Scheduler gamma value
cfg.model.scheduler.T_max = 20 # Scheduler maximum number of iterations
########################################################################################################################
### MODEL.PARAMS
########################################################################################################################
cfg.model.params = CN()
cfg.model.params.crop = '' # Which crop should be used during evaluation
cfg.model.params.min_depth = 0.0 # Minimum depth value to evaluate
cfg.model.params.max_depth = 80.0 # Maximum depth value to evaluate
########################################################################################################################
### MODEL.LOSS
########################################################################################################################
cfg.model.loss = CN()
#
cfg.model.loss.num_scales = 4 # Number of inverse depth scales to use
cfg.model.loss.progressive_scaling = 0.0 # Training percentage to decay number of scales
cfg.model.loss.flip_lr_prob = 0.5 # Probablity of horizontal flippping
cfg.model.loss.rotation_mode = 'euler' # Rotation mode
cfg.model.loss.upsample_depth_maps = True # Resize depth maps to highest resolution
#
cfg.model.loss.ssim_loss_weight = 0.85 # SSIM loss weight
cfg.model.loss.occ_reg_weight = 0.1 # Occlusion regularizer loss weight
cfg.model.loss.smooth_loss_weight = 0.001 # Smoothness loss weight
cfg.model.loss.C1 = 1e-4 # SSIM parameter
cfg.model.loss.C2 = 9e-4 # SSIM parameter
cfg.model.loss.photometric_reduce_op = 'min' # Method for photometric loss reducing
cfg.model.loss.disp_norm = True # Inverse depth normalization
cfg.model.loss.clip_loss = 0.0 # Clip loss threshold variance
cfg.model.loss.padding_mode = 'zeros' # Photometric loss padding mode
cfg.model.loss.automask_loss = True # Automasking to remove static pixels
#
cfg.model.loss.velocity_loss_weight = 0.1 # Velocity supervision loss weight
#
cfg.model.loss.supervised_method = 'sparse-l1' # Method for depth supervision
cfg.model.loss.supervised_num_scales = 4 # Number of scales for supervised learning
cfg.model.loss.supervised_loss_weight = 0.9 # Supervised loss weight
########################################################################################################################
### MODEL.DEPTH_NET
########################################################################################################################
cfg.model.depth_net = CN()
cfg.model.depth_net.name = '' # Depth network name
cfg.model.depth_net.checkpoint_path = '' # Depth checkpoint filepath
cfg.model.depth_net.version = '' # Depth network version
cfg.model.depth_net.dropout = 0.0 # Depth network dropout
########################################################################################################################
### MODEL.POSE_NET
########################################################################################################################
cfg.model.pose_net = CN()
cfg.model.pose_net.name = '' # Pose network name
cfg.model.pose_net.checkpoint_path = '' # Pose checkpoint filepath
cfg.model.pose_net.version = '' # Pose network version
cfg.model.pose_net.dropout = 0.0 # Pose network dropout
########################################################################################################################
### DATASETS
########################################################################################################################
cfg.datasets = CN()
########################################################################################################################
### DATASETS.AUGMENTATION
########################################################################################################################
cfg.datasets.augmentation = CN()
cfg.datasets.augmentation.image_shape = (192, 640) # Image shape
cfg.datasets.augmentation.jittering = (0.2, 0.2, 0.2, 0.05) # Color jittering values
########################################################################################################################
### DATASETS.TRAIN
########################################################################################################################
cfg.datasets.train = CN()
cfg.datasets.train.batch_size = 8 # Training batch size
cfg.datasets.train.num_workers = 16 # Training number of workers
cfg.datasets.train.back_context = 1 # Training backward context
cfg.datasets.train.forward_context = 1 # Training forward context
cfg.datasets.train.dataset = [] # Training dataset
cfg.datasets.train.path = [] # Training data path
cfg.datasets.train.split = [] # Training split
cfg.datasets.train.depth_type = [''] # Training depth type
cfg.datasets.train.cameras = [[]] # Training cameras (double list, one for each dataset)
cfg.datasets.train.repeat = [1] # Number of times training dataset is repeated per epoch
cfg.datasets.train.num_logs = 5 # Number of training images to log
########################################################################################################################
### DATASETS.VALIDATION
########################################################################################################################
cfg.datasets.validation = CN()
cfg.datasets.validation.batch_size = 1 # Validation batch size
cfg.datasets.validation.num_workers = 8 # Validation number of workers
cfg.datasets.validation.back_context = 0 # Validation backward context
cfg.datasets.validation.forward_context = 0 # Validation forward contxt
cfg.datasets.validation.dataset = [] # Validation dataset
cfg.datasets.validation.path = [] # Validation data path
cfg.datasets.validation.split = [] # Validation split
cfg.datasets.validation.depth_type = [''] # Validation depth type
cfg.datasets.validation.cameras = [[]] # Validation cameras (double list, one for each dataset)
cfg.datasets.validation.num_logs = 5 # Number of validation images to log
########################################################################################################################
### DATASETS.TEST
########################################################################################################################
cfg.datasets.test = CN()
cfg.datasets.test.batch_size = 1 # Test batch size
cfg.datasets.test.num_workers = 8 # Test number of workers
cfg.datasets.test.back_context = 0 # Test backward context
cfg.datasets.test.forward_context = 0 # Test forward context
cfg.datasets.test.dataset = [] # Test dataset
cfg.datasets.test.path = [] # Test data path
cfg.datasets.test.split = [] # Test split
cfg.datasets.test.depth_type = [''] # Test depth type
cfg.datasets.test.cameras = [[]] # Test cameras (double list, one for each dataset)
cfg.datasets.test.num_logs = 5 # Number of test images to log
########################################################################################################################
### THESE SHOULD NOT BE CHANGED
########################################################################################################################
cfg.config = '' # Run configuration file
cfg.default = '' # Run default configuration file
cfg.wandb.url = '' # Wandb URL
cfg.checkpoint.s3_url = '' # s3 URL
cfg.save.pretrained = '' # Pretrained checkpoint
cfg.prepared = False # Prepared flag
########################################################################################################################
def get_cfg_defaults():
return cfg.clone()