PixelFormer：引领单目深度估计新篇章

PixelFormer：引领单目深度估计新篇章

PixelFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PixelFormer

项目介绍

PixelFormer是一款基于深度学习技术的单目深度估计开源项目，源自WACV 2023论文《Attention Attention Everywhere: Monocular Depth Prediction with Skip Attention》。项目采用PyTorch框架，通过引入跳过注意力机制，显著提升了单目深度预测的准确性和效率。

项目技术分析

PixelFormer的核心技术在于“跳过注意力”（Skip Attention）机制，该机制能够有效融合不同尺度的特征信息，提高深度预测的准确性。项目利用先进的Swin Transformer作为编码器 backbone，以捕获图像中的全局上下文信息。此外，项目还包含了以下关键特性：

• 自适应特征融合：通过跳过连接，将不同层次的特征图进行融合，增强了特征的表达能力。
• 端到端训练：采用端到端的训练策略，使得模型能够直接从原始图像中学习到深度信息。
• 数据集支持：支持KITTI和NYUv2两个公开数据集，为模型的训练和评估提供了丰富的数据基础。

项目及技术应用场景

PixelFormer在单目深度估计领域具有广泛的应用前景，主要包括：

• 自动驾驶系统：在自动驾驶中，精确的深度信息对于车辆定位、障碍物检测等关键任务至关重要。
• 机器人导航：机器人需要理解周围环境的深度信息，以进行有效的避障和路径规划。
• 虚拟现实（VR）/增强现实（AR）：在VR/AR应用中，准确的深度感知能够提升用户体验，增强沉浸感。

项目特点

PixelFormer项目具有以下显著特点：

• 高性能：在KITTI和NYUv2数据集上取得了优异的性能，对比现有方法具有更高的准确性和鲁棒性。
• 易用性：项目提供了详细的安装指南和训练流程，便于用户快速上手和使用。
• 扩展性：项目支持自定义数据集和模型配置，方便用户根据具体需求进行调整和优化。

安装指南

安装PixelFormer前，首先需要创建一个虚拟环境，并安装相应的依赖库：

conda create -n pixelformer python=3.8
conda activate pixelformer
conda install pytorch=1.10.0 torchvision cudatoolkit=11.1
pip install matplotlib tqdm tensorboardX timm mmcv

数据准备

用户需要准备好KITTI和NYUv2数据集，并按照配置文件中的路径修改数据存储位置。

训练模型

训练NYUv2模型的命令如下：

python pixelformer/train.py configs/arguments_train_nyu.txt

训练KITTI模型的命令如下：

python pixelformer/train.py configs/arguments_train_kittieigen.txt

评估模型

评估NYUv2模型的命令如下：

python pixelformer/eval.py configs/arguments_eval_nyu.txt

评估KITTI模型的命令如下：

python pixelformer/eval.py configs/arguments_eval_kittieigen.txt

预训练模型

用户可以从项目提供的链接中下载预训练的NYUv2和KITTI模型。

引用论文

如果您的研究工作受益于PixelFormer，请引用以下论文：

@InProceedings{Agarwal_2023_WACV,
    author    = {Agarwal, Ashutosh and Arora, Chetan},
    title     = {Attention Attention Everywhere: Monocular Depth Prediction With Skip Attention},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
    month     = {January},
    year      = {2023},
    pages     = {5861-5870}
}

通过其独特的跳过注意力机制，PixelFormer为单目深度估计领域带来了新的突破。我们期待更多研究人员和开发人员能够利用这一工具，推动相关技术的进步和应用。

PixelFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PixelFormer