Distill-Any-Depth 使用教程

Distill-Any-Depth 使用教程

Distill-Any-Depth The repo for "Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth

1. 项目目录结构及介绍

Distill-Any-Depth 项目目录结构如下：

• configs/: 存放配置文件，包括数据集配置等。
• dataset_configs/: 数据集配置文件，具体到单一数据集的配置。
• data/: 存储数据相关文件。
• detectron2/: 第三方库 Detectron2 的目录。
• distillanydepth/: 核心代码目录，包括模型定义等。
• scripts/: 脚本文件目录，包括启动脚本和辅助脚本。
• tools/: 工具目录，包含测试器和其他工具。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• app.py: 应用启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装配置文件。

每个目录和文件都有其特定作用，确保项目的正常运行和易于维护。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 app.py，它是运行项目的入口点。以下是启动文件的基本内容：

# 导入必要的模块和库
from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# 加载模型
pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="xingyang1/Distill-Any-Depth-Large-hf")

# 加载图片
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 推理并输出结果
depth = pipe(image)["depth"]

这段代码展示了如何加载预训练的模型，并使用该模型对一张图片进行深度估计。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，其中 dataset_configs/ 子目录包含针对不同数据集的配置。配置文件通常为 .yaml 格式，例如：

# dataset_configs/single.yaml 示例
dataset_type: 'COCO'
data_root: '/path/to/data'

上述配置文件指定了数据集类型和数据根目录。其他配置文件可能包含模型超参数、训练设置、评估指标等。

正确配置这些文件对于训练和测试模型至关重要，用户需要根据实际情况进行适当修改。

Distill-Any-Depth The repo for "Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth