深度图生成与点云维度：算法探究及实现

一、引言
深度图生成和点云维度是计算机视觉领域中重要的研究方向。深度图生成指的是从单个或多个图像中推断出场景中物体的距离信息，而点云维度则是将这些距离信息转化为三维空间中的点云表示。本文将介绍一种用于深度图生成与点云维度的算法，并提供相应的源代码进行实现。

二、算法原理
本文使用的算法基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和激光雷达数据。算法主要分为两个步骤：深度图生成和点云维度。

2.1 深度图生成
深度图生成的目标是通过一个输入的RGB图像，输出对应的深度图。为了实现这个目标，我们可以构建一个深度估计网络。该网络的输入是一个RGB图像，输出是对应的深度图。我们可以使用已有的深度估计网络，如基于ResNet等网络结构进行改进。

下面是深度估计网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DepthEstimationNetwork