1+ """Default packnet_sfm configuration parameters (overridable in configs/*.yaml)
2+ """
3+
4+ import os
5+ from yacs .config import CfgNode as CN
6+
7+ ########################################################################################################################
8+ cfg = CN ()
9+ cfg .name = '' # Run name
10+ cfg .debug = False # Debugging flag
11+ ########################################################################################################################
12+ ### ARCH
13+ ########################################################################################################################
14+ cfg .arch = CN ()
15+ cfg .arch .seed = 42 # Random seed for Pytorch/Numpy initialization
16+ cfg .arch .min_epochs = 1 # Minimum number of epochs
17+ cfg .arch .max_epochs = 50 # Maximum number of epochs
18+ ########################################################################################################################
19+ ### CHECKPOINT
20+ ########################################################################################################################
21+ cfg .checkpoint = CN ()
22+ cfg .checkpoint .filepath = '' # Checkpoint filepath to save data
23+ cfg .checkpoint .save_top_k = 5 # Number of best models to save
24+ cfg .checkpoint .monitor = 'loss' # Metric to monitor for logging
25+ cfg .checkpoint .monitor_index = 0 # Dataset index for the metric to monitor
26+ cfg .checkpoint .mode = 'auto' # Automatically determine direction of improvement (increase or decrease)
27+ cfg .checkpoint .s3_path = '' # s3 path for AWS model syncing
28+ cfg .checkpoint .s3_frequency = 1 # How often to s3 sync
29+ ########################################################################################################################
30+ ### SAVE
31+ ########################################################################################################################
32+ cfg .save = CN ()
33+ cfg .save .folder = '' # Folder where data will be saved
34+ cfg .save .viz = True # Flag for saving inverse depth map visualization
35+ cfg .save .npz = True # Flag for saving numpy depth maps
36+ ########################################################################################################################
37+ ### WANDB
38+ ########################################################################################################################
39+ cfg .wandb = CN ()
40+ cfg .wandb .dry_run = True # Wandb dry-run (not logging)
41+ cfg .wandb .name = '' # Wandb run name
42+ cfg .wandb .project = os .environ .get ("WANDB_PROJECT" , "" ) # Wandb project
43+ cfg .wandb .entity = os .environ .get ("WANDB_ENTITY" , "" ) # Wandb entity
44+ cfg .wandb .tags = [] # Wandb tags
45+ cfg .wandb .dir = '' # Wandb save folder
46+ ########################################################################################################################
47+ ### MODEL
48+ ########################################################################################################################
49+ cfg .model = CN ()
50+ cfg .model .name = '' # Training model
51+ cfg .model .checkpoint_path = '' # Checkpoint path for model saving
52+ ########################################################################################################################
53+ ### MODEL.OPTIMIZER
54+ ########################################################################################################################
55+ cfg .model .optimizer = CN ()
56+ cfg .model .optimizer .name = 'Adam' # Optimizer name
57+ cfg .model .optimizer .depth = CN ()
58+ cfg .model .optimizer .depth .lr = 0.0002 # Depth learning rate
59+ cfg .model .optimizer .depth .weight_decay = 0.0 # Dept weight decay
60+ cfg .model .optimizer .pose = CN ()
61+ cfg .model .optimizer .pose .lr = 0.0002 # Pose learning rate
62+ cfg .model .optimizer .pose .weight_decay = 0.0 # Pose weight decay
63+ ########################################################################################################################
64+ ### MODEL.SCHEDULER
65+ ########################################################################################################################
66+ cfg .model .scheduler = CN ()
67+ cfg .model .scheduler .name = 'StepLR' # Scheduler name
68+ cfg .model .scheduler .step_size = 10 # Scheduler step size
69+ cfg .model .scheduler .gamma = 0.5 # Scheduler gamma value
70+ cfg .model .scheduler .T_max = 20 # Scheduler maximum number of iterations
71+ ########################################################################################################################
72+ ### MODEL.PARAMS
73+ ########################################################################################################################
74+ cfg .model .params = CN ()
75+ cfg .model .params .crop = '' # Which crop should be used during evaluation
76+ cfg .model .params .min_depth = 0.0 # Minimum depth value to evaluate
77+ cfg .model .params .max_depth = 80.0 # Maximum depth value to evaluate
78+ ########################################################################################################################
79+ ### MODEL.LOSS
80+ ########################################################################################################################
81+ cfg .model .loss = CN ()
82+ #
83+ cfg .model .loss .num_scales = 4 # Number of inverse depth scales to use
84+ cfg .model .loss .progressive_scaling = 0.0 # Training percentage to decay number of scales
85+ cfg .model .loss .flip_lr_prob = 0.5 # Probablity of horizontal flippping
86+ cfg .model .loss .rotation_mode = 'euler' # Rotation mode
87+ cfg .model .loss .upsample_depth_maps = True # Resize depth maps to highest resolution
88+ #
89+ cfg .model .loss .ssim_loss_weight = 0.85 # SSIM loss weight
90+ cfg .model .loss .occ_reg_weight = 0.1 # Occlusion regularizer loss weight
91+ cfg .model .loss .smooth_loss_weight = 0.001 # Smoothness loss weight
92+ cfg .model .loss .C1 = 1e-4 # SSIM parameter
93+ cfg .model .loss .C2 = 9e-4 # SSIM parameter
94+ cfg .model .loss .photometric_reduce_op = 'min' # Method for photometric loss reducing
95+ cfg .model .loss .disp_norm = True # Inverse depth normalization
96+ cfg .model .loss .clip_loss = 0.0 # Clip loss threshold variance
97+ cfg .model .loss .padding_mode = 'zeros' # Photometric loss padding mode
98+ cfg .model .loss .automask_loss = True # Automasking to remove static pixels
99+ #
100+ cfg .model .loss .supervised_method = 'sparse-l1' # Method for depth supervision
101+ cfg .model .loss .supervised_num_scales = 4 # Number of scales for supervised learning
102+ cfg .model .loss .supervised_loss_weight = 0.9 # Supervised loss weight
103+ ########################################################################################################################
104+ ### MODEL.DEPTH_NET
105+ ########################################################################################################################
106+ cfg .model .depth_net = CN ()
107+ cfg .model .depth_net .name = '' # Depth network name
108+ cfg .model .depth_net .checkpoint_path = '' # Depth checkpoint filepath
109+ cfg .model .depth_net .version = '' # Depth network version
110+ cfg .model .depth_net .dropout = 0.0 # Depth network dropout
111+ ########################################################################################################################
112+ ### MODEL.POSE_NET
113+ ########################################################################################################################
114+ cfg .model .pose_net = CN ()
115+ cfg .model .pose_net .name = '' # Pose network name
116+ cfg .model .pose_net .checkpoint_path = '' # Pose checkpoint filepath
117+ cfg .model .pose_net .version = '' # Pose network version
118+ cfg .model .pose_net .dropout = 0.0 # Pose network dropout
119+ ########################################################################################################################
120+ ### DATASETS
121+ ########################################################################################################################
122+ cfg .datasets = CN ()
123+ ########################################################################################################################
124+ ### DATASETS.AUGMENTATION
125+ ########################################################################################################################
126+ cfg .datasets .augmentation = CN ()
127+ cfg .datasets .augmentation .image_shape = (192 , 640 ) # Image shape
128+ cfg .datasets .augmentation .jittering = (0.2 , 0.2 , 0.2 , 0.05 ) # Color jittering values
129+ ########################################################################################################################
130+ ### DATASETS.TRAIN
131+ ########################################################################################################################
132+ cfg .datasets .train = CN ()
133+ cfg .datasets .train .batch_size = 8 # Training batch size
134+ cfg .datasets .train .num_workers = 16 # Training number of workers
135+ cfg .datasets .train .back_context = 1 # Training backward context
136+ cfg .datasets .train .forward_context = 1 # Training forward context
137+ cfg .datasets .train .dataset = [] # Training dataset
138+ cfg .datasets .train .path = [] # Training data path
139+ cfg .datasets .train .split = [] # Training split
140+ cfg .datasets .train .depth_type = ['' ] # Training depth type
141+ cfg .datasets .train .cameras = [] # Training cameras
142+ cfg .datasets .train .repeat = [1 ] # Number of times training dataset is repeated per epoch
143+ cfg .datasets .train .num_logs = 5 # Number of training images to log
144+ ########################################################################################################################
145+ ### DATASETS.VALIDATION
146+ ########################################################################################################################
147+ cfg .datasets .validation = CN ()
148+ cfg .datasets .validation .batch_size = 1 # Validation batch size
149+ cfg .datasets .validation .num_workers = 8 # Validation number of workers
150+ cfg .datasets .validation .back_context = 0 # Validation backward context
151+ cfg .datasets .validation .forward_context = 0 # Validation forward contxt
152+ cfg .datasets .validation .dataset = [] # Validation dataset
153+ cfg .datasets .validation .path = [] # Validation data path
154+ cfg .datasets .validation .split = [] # Validation split
155+ cfg .datasets .validation .depth_type = ['' ] # Validation depth type
156+ cfg .datasets .validation .cameras = [] # Validation cameras
157+ cfg .datasets .validation .num_logs = 5 # Number of validation images to log
158+ ########################################################################################################################
159+ ### DATASETS.TEST
160+ ########################################################################################################################
161+ cfg .datasets .test = CN ()
162+ cfg .datasets .test .batch_size = 1 # Test batch size
163+ cfg .datasets .test .num_workers = 8 # Test number of workers
164+ cfg .datasets .test .back_context = 0 # Test backward context
165+ cfg .datasets .test .forward_context = 0 # Test forward context
166+ cfg .datasets .test .dataset = [] # Test dataset
167+ cfg .datasets .test .path = [] # Test data path
168+ cfg .datasets .test .split = [] # Test split
169+ cfg .datasets .test .depth_type = ['' ] # Test depth type
170+ cfg .datasets .test .cameras = [] # Test cameras
171+ cfg .datasets .test .num_logs = 5 # Number of test images to log
172+ ########################################################################################################################
173+ ### THESE SHOULD NOT BE CHANGED
174+ ########################################################################################################################
175+ cfg .config = '' # Run configuration file
176+ cfg .default = '' # Run default configuration file
177+ cfg .wandb .url = '' # Wandb URL
178+ cfg .checkpoint .s3_url = '' # s3 URL
179+ cfg .save .pretrained = '' # Pretrained checkpoint
180+ cfg .prepared = False # Prepared flag
181+ ########################################################################################################################
182+
183+ def get_cfg_defaults ():
184+ return cfg .clone ()
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