Monodepth2 项目使用教程

Monodepth2 项目使用教程

monodepth2 [ICCV 2019] Monocular depth estimation from a single image 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monodepth2

1. 项目目录结构及介绍

Monodepth2 项目的目录结构如下：

monodepth2/
├── assets/
├── datasets/
├── experiments/
├── networks/
├── splits/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── depth_prediction_example.ipynb
├── evaluate_depth.py
├── evaluate_pose.py
├── export_gt_depth.py
├── kitti_utils.py
├── layers.py
├── options.py
├── test_simple.py
├── train.py
├── trainer.py
└── utils.py

目录结构介绍

• assets/: 存放示例图像和其他资源文件。
• datasets/: 存放数据集相关的脚本和配置文件。
• experiments/: 存放实验相关的文件和配置。
• networks/: 存放深度估计模型的网络结构定义。
• splits/: 存放数据集的分割文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• depth_prediction_example.ipynb: 深度预测的 Jupyter Notebook 示例。
• evaluate_depth.py: 深度评估脚本。
• evaluate_pose.py: 姿态评估脚本。
• export_gt_depth.py: 导出真实深度图的脚本。
• kitti_utils.py: KITTI 数据集的工具函数。
• layers.py: 网络层的定义。
• options.py: 训练和测试的参数配置。
• test_simple.py: 单张图像的深度预测脚本。
• train.py: 训练脚本。
• trainer.py: 训练器的实现。
• utils.py: 通用工具函数。

2. 项目启动文件介绍

test_simple.py

test_simple.py 是用于对单张图像进行深度预测的启动文件。你可以使用以下命令来预测单张图像的深度：

python test_simple.py --image_path assets/test_image.jpg --model_name mono+stereo_640x192

train.py

train.py 是用于训练深度估计模型的启动文件。你可以使用以下命令来启动训练：

python train.py --model_name mono_model

3. 项目的配置文件介绍

options.py

options.py 文件包含了训练和测试的所有参数配置。你可以通过修改这个文件中的参数来调整训练和测试的行为。例如：

class MonodepthOptions:
    def __init__(self):
        self.parser = argparse.ArgumentParser(description="Monodepthv2 options")
        # 数据路径
        self.parser.add_argument("--data_path", type=str, help="path to the training data", default="./kitti_data")
        # 模型名称
        self.parser.add_argument("--model_name", type=str, help="the name of the folder to save the model in", default="mdp")
        # 学习率
        self.parser.add_argument("--learning_rate", type=float, help="learning rate", default=1e-4)
        # 其他参数...

通过修改这些参数，你可以自定义训练和测试的行为。

train.py 中的配置

在 train.py 文件中，你可以通过命令行参数来配置训练过程。例如：

python train.py --model_name mono_model --learning_rate 5e-5 --batch_size 8

这些参数会覆盖 options.py 中的默认配置。

总结

通过本教程，你应该能够了解 Monodepth2 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本使用方法。你可以根据需要进一步探索和修改这些文件，以满足你的具体需求。

monodepth2 [ICCV 2019] Monocular depth estimation from a single image 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monodepth2