《立体深度估计开源项目安装与配置指南》

《立体深度估计开源项目安装与配置指南》

stereo-transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stereo-transformer

1. 项目基础介绍

本项目名为 STereo TRansformer (STTR)，旨在从序列到序列的视角重新审视立体深度估计。该网络结合了传统的 CNN 特征提取器和长距离关系捕捉模块 Transformer。STTR 在以下三个方面优于之前的立体深度估计网络：

• 视差范围自然地随图像分辨率缩放，无需手动设置范围。
• 显式处理遮挡。
• 强制唯一性约束。

STTR 在 Scene Flow 和 KITTI 2015 上的表现与先前工作相当，并且当仅在有合成数据上训练时，也能推广到 MPI Sintel、KITTI 2015、Middlebury 2014 和 SCARED。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括：

• 注意力机制：包括自注意力和交叉注意力。自注意力用于图像内部上下文，而交叉注意力用于图像之间的上下文。
• 相对位置编码：提供位置信息，使得网络可以利用特征像素与主要像素（如边缘）之间的相对距离来解决模糊问题。
• 隐式特征分类：特征提取器在无显式监督的情况下学习将像素分为纹理和无纹理两类，这有助于 STTR 进行泛化。

项目使用的框架和库包括：

• Python
• PyTorch
• apex（可选，用于混合精度训练加速）

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的系统中已安装 Python（版本 >= 3.6）。
• 安装 PyTorch（版本 >= 1.5.1）。
• 准备好 Git，用于克隆项目代码。

安装步骤

1. 克隆项目代码：

git clone https://github.com/mli0603/stereo-transformer.git
cd stereo-transformer

2. 创建 Python 虚拟环境（推荐使用 conda）：

conda create --name sttr python=3.6
conda activate sttr

3. 安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

4. （可选）安装 apex 以加速训练：

   • 访问 apex 项目的官方页面，按照指示进行安装。
   • 如果你有更强大的 GPU 或不需要运行训练脚本，可以跳过这一步。

5. 下载预训练模型（如果需要的话）：

   • 从项目提供的链接下载预训练模型，并将其放置在 stereo-transformer 文件夹中。

6. 运行示例代码或开始训练：

   • 根据项目提供的示例脚本或 Colab 笔记本，运行推理或训练代码。

以上步骤为您提供了从零开始配置和安装 STTR 项目的详细指南。请按照上述步骤操作，确保每一步都正确无误。如果有任何问题，请查阅项目的官方文档或向社区寻求帮助。

stereo-transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stereo-transformer