yellowYuga

> `vset /viewmode lit` is broken in the current version and has not been used in our internal pipeline for a while. What do you get if you directly use...

Did u get original paper's result?

I tested it with 2 1080ti.The result is nearly 50ms per frame.I use cudnn and pytorch.It seems a big margin between our model and original paper's model.

https://arxiv.org/abs/1512.02134

您好： 这是我跟据原文写的2d cspn： ``` def eight_way_propagation_v3(self, weight_matrix, blur_matrix, kernel): [batch_size, channels, height, width] = weight_matrix.size() weight_abs = torch.abs(weight_matrix) self.avg_conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=kernel, stride=1, padding=(kernel - 1) // 2, bias=False)...

> 赞啊，我也发现原作者写的affinity matrix有问题。实验了一下，确实是你的版本收敛得更好一些 你是做的depth completion 还是 stereo

@guandog 不好意思问一下，有两个问题 第一个问题是这个 torch.div 会出现除数为0的情况，也就是abs_sum可能有0元素。 第二个问题是Stereo中 有用到max_of_8_tensor() operation吗，并不理解这个起什么作用。

还有一个问题，按照文章中所说，我使用我的cspn，迭代了24次，然后很容易直接梯度爆炸。怎么样才能即迭代够24次又不会梯度爆炸

> > 楼上各位大佬 @dontLoveBugs @yellowYuga @guandog @ArcherFMY ，有谁能讲讲这个eight_way_propagation到底是什么原理吗？我看原文中并没有对这部分的描述啊，以下是我疑惑的地方： > > > > 1. 我看他输出的guidance是一个b_8_h*w的tensor这个8维的channel是什么含义啊，每维代表8领域中的一个吗，还是纯粹就是8个filter？ > > 2. 这个eight_way_propagation函数看上去是做了原文中Eq.1的计算，但是为什么他后面要加个max_of_8_tensor把8维最大的那个选出来作为result_depth啊？ > > 3. 文中提到的iteration我本来的理解是从一个local的位置向8个方向扩撒若干次，例如从（3，3）的位置扩散3次，那么这个信息就扩散到了从左上角（0，0）到右下角（6，6）的矩形区域里，但是看代码的for loop他好像在用同样的guidance在原地连续作用了16次，这个是什么意图啊？ > > > > 请诸位在百忙之中能帮忙提点一下，感激不尽！ > >...

> > > 楼上各位大佬 @dontLoveBugs @yellowYuga @guandog @ArcherFMY ，有谁能讲讲这个eight_way_propagation到底是什么原理吗？我看原文中并没有对这部分的描述啊，以下是我疑惑的地方： > > > > > > 1. 我看他输出的guidance是一个b_8_h*w的tensor这个8维的channel是什么含义啊，每维代表8领域中的一个吗，还是纯粹就是8个filter？ > > > 2. 这个eight_way_propagation函数看上去是做了原文中Eq.1的计算，但是为什么他后面要加个max_of_8_tensor把8维最大的那个选出来作为result_depth啊？ > > > 3. 文中提到的iteration我本来的理解是从一个local的位置向8个方向扩撒若干次，例如从（3，3）的位置扩散3次，那么这个信息就扩散到了从左上角（0，0）到右下角（6，6）的矩形区域里，但是看代码的for loop他好像在用同样的guidance在原地连续作用了16次，这个是什么意图啊？ > >...