提高pytorch的版本至1.2.0以上
1）cuda和cpu，輸入資料x和模型中的權重值型別不一樣，一般來說是因為模型的引數不在gpu中，而輸入資料在gpu中，通過新增model.cuda()將模型轉移到gpu上以解決這個問題。
2） input型別和模型的權重型別不一致，乙個為double乙個為float,通過對輸入資料tensor(x)進行x.float()將輸入資料和模型權重型別一致，或者將模型權重的型別轉化為double也可以解決問題
解決辦法：
修改如下：
ElasticFusion實驗記錄
執行gputest 修改 elasticfusion core src utils gpuconfig.h 使用kinect2，需要修改 maincontroller.cpp ln 37 resolution getinstance 512,424 resolution getinstance 64...
實驗記錄20181118
1，首先，dispnet去除了corr層，因為我還不確定corr層的原理是否正確，然後繼續採用左右影像cancat在一起，然後現在採用flyingthings3d的資料集，來看看效果如何？2，我覺得road detection的任務還是不能用分類的方法，分類的方法還是產生單個單個的結果，很容易產生不...
實驗記錄20181119
今天發現無論是roaddetection，還是dispnet的損失都難以下降，我不太清楚為什麼。現在做了幾個改變，首先，對於roaddetection，把多個size的卷積核從原來的直接相加變成堆疊在一起，加上了bn，不過加上bn以後計算機帶不動。對於dispnet的改動主要是可以每10000步顯示...