RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation预训练模型测试

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation预训练模型测试

接着上篇模型驱动PDR的文章继续往下讲:

RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation in the Wild: Benchmark, Evaluations, and New Methods是深度学习应用于PDR的典型,下面我们就基于这篇文章进行测试,查看深度学习PDR的效果。

论文

项目网站

源代码

安装pytorch

测试环境 ubuntu 18.04 ,大家可以网上找一下安装Pytorch,配置相关环境。

https://blog.csdn.net/zxnzjccmily/article/details/124660241

测试方法

从github上下载项目的源代码,然后在项目网站中下载对应的数据以及预先训练好的模型。

切换到源代码source路径下,使用下述命令格式进行测试:

  python ronin_resnet.py --mode test --test_list <path-to-train-list> --root_dir 
        <path-to-dataset-folder> --out_dir <path-to-output-folder> --model_path <path-to-model-checkpoint>`

测试结果

官方测试结果如下:

后续进行补充

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