How_to_run_code.txt

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Requirements
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python 3.6
tensorflow 1.13.1
Ubuntu 16.04
cuda 10.0

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dataset pretrain
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# eigen
python data/prepare_train_data.py
--dataset_dir=/path/to/kitti/dataset/
--dataset_name=kitti_raw_eigen
--dump_root=/path/to/formatted/data/
--seq_length=2
--img_height=128
--img_width=416
--num_threads=16
--remove_static

# odom
python data/prepare_train_data.py
--dataset_dir=/path/to/kitti/dataset/
--dataset_name=kitti_odom
--dump_root=/path/to/formatted/data/
--seq_length=2
--img_height=128
--img_width=416
--num_threads=16
--remove_static

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train mode
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python mdvo_main.py
--mode=train_rigid
--dataset_dir=/path/to/formatted/data/
--checkpoint_dir=/path/to/save/ckpts/
--summary_out_dir=/path/to/save/ckpts/summary/
--learning_rate=0.0001
--seq_length=2
--batch_size=4
--max_steps=400100
--add_gan=True

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mode test (pose)
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python mdvo_main.py
--mode=test_pose
--dataset_dir=/path/to/kitti/odom/dataset/
--init_ckpt_file=/path/to/trained/model-xxx
--batch_size=1
--seq_length=2
--pose_test_seq=09
--output_dir=/path/to/save/predictions/result/

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mode test (depth)
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python mdvo_main.py
--mode=test_depth
--dataset_dir=/path/to/KITTI/data2015/
--init_ckpt_file=/path/to/trained/model-xxx
--batch_size=1
--depth_test_split=stereo
--output_dir=/path/to/save/predictions/result/

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depth eval
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python eval_depth.py
--kitti_dir=/path/to/KITTI/data2015/
--pred_file=/path/to/save/predictions/result/xx.npy
--output_dir=/path/to/save/predictions/result/