《 Depth Pro 项目安装与配置指南》

《 Depth Pro 项目安装与配置指南》

【免费下载链接】ml-depth-pro Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-depth-pro

1. 项目基础介绍

Depth Pro 是一个开源项目，旨在通过单目相机图像实现快速、精确的深度估计。该项目基于一篇研究论文，介绍了一种无需相机内参即可合成高分辨率深度图的方法。该模型能够在标准GPU上，不到0.3秒的时间内，为一个2.25-megapixel的深度图进行预测。主要编程语言为 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 多尺度视觉变换器（Multi-scale Vision Transformer）：用于密集预测的深度学习模型，能够捕捉图像中的高频率细节。
• 结合现实与合成数据集的训练协议：这种训练方法使得模型能够在保持高精度的同时，进行精细的边界追踪。
• 专用的边界精度评价指标：用于评估深度图边界准确性的指标。
• 单张图像焦距估计技术：不需要相机内参即可进行深度估计。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python 3.9 或更高版本
• Conda 或其他 Python 环境管理工具
• Git

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/apple/ml-depth-pro.git
   cd ml-depth-pro
   

2. 设置虚拟环境：

   conda create -n depth-pro -y python=3.9
   conda activate depth-pro
   

3. 安装项目依赖：

   pip install -e .
   

4. 下载预训练模型：

   source get_pretrained_models.sh
   

   模型文件将下载到 checkpoints 目录中。

5. 运行模型进行预测：

   • 使用命令行：

     depth-pro-run -i ./data/example.jpg
     

   • 或者，在 Python 中运行：

     from PIL import Image
     import depth_pro
     
     # 加载模型和预处理转换
     model, transform = depth_pro.create_model_and_transforms()
     model.eval()
     
     # 加载并预处理图像
     image, _, f_px = depth_pro.load_rgb(image_path)
     image = transform(image)
     
     # 进行推理
     prediction = model.infer(image, f_px=f_px)
     depth = prediction["depth"]  # 深度值 [m]
     focallength_px = prediction["focallength_px"]  # 焦距 [像素]
     

按照以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Depth Pro 项目，并开始使用它进行深度估计。

【免费下载链接】ml-depth-pro Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-depth-pro