MVDepthNet 项目使用教程

MVDepthNet 项目使用教程

MVDepthNetThis repository provides PyTorch implementation for 3DV 2018 paper "MVDepthNet: real-time multiview depth estimation neural network"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVDepthNet

1. 项目的目录结构及介绍

MVDepthNet/
├── LICENSE
├── README.md
├── depthNet_model.py
├── example.py
├── example2.py
├── gitignore
├── visualize.py
└── 其他文件和目录

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 GPL-3.0 许可证。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• depthNet_model.py: 深度网络模型的实现文件。
• example.py: 示例脚本，展示如何使用深度网络模型进行深度估计。
• example2.py: 另一个示例脚本，提供更多使用场景。
• gitignore: Git 忽略文件配置。
• visualize.py: 用于可视化深度估计结果的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

example.py

该文件是一个示例脚本，展示了如何使用 depthNet_model.py 中的深度网络模型进行实时多视角深度估计。主要步骤包括：

1. 导入必要的库和模块。
2. 加载预训练模型。
3. 输入参考图像和平均代价体积。
4. 获取并输出估计的深度图。

example2.py

该文件提供了另一个使用场景的示例，展示了如何应用深度网络模型进行更复杂的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 example.py 和 example2.py 中的参数来调整模型的行为。例如：

• 修改输入图像的路径。
• 调整模型参数，如学习率、批大小等。

通过这些示例脚本，用户可以快速上手并应用 MVDepthNet 进行深度估计任务。

MVDepthNetThis repository provides PyTorch implementation for 3DV 2018 paper "MVDepthNet: real-time multiview depth estimation neural network"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVDepthNet