CompletionFormer 深度补全项目教程

CompletionFormer 深度补全项目教程

CompletionFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompletionFormer

1. 项目介绍

CompletionFormer 是一个用于深度补全的深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（Vision Transformers）的优点。该项目在 CVPR 2023 上发表，旨在通过局部和全局传播来提高深度补全的性能。

主要特点

• 混合架构：结合了卷积和视觉变换器的优势。
• 高效训练：支持多 GPU 训练，适用于大规模数据集。
• 多数据集支持：支持 NYU Depth V2 和 KITTI Depth Completion 数据集。

2. 项目快速启动

环境准备

假设你已经安装了 Anaconda，可以通过以下命令创建并激活虚拟环境：

conda create -n completionformer python=3.8
conda activate completionformer

安装依赖

安装 PyTorch 和其他必要的库：

pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113
pip install mmcv-full==1.4.4 mmsegmentation==0.22.1
pip install timm tqdm thop tensorboardX opencv-python ipdb h5py ipython Pillow==9.5.0

数据准备

下载并解压 NYU Depth V2 数据集：

wget http://datasets.lids.mit.edu/sparse-to-dense/data/nyudepthv2.tar.gz
tar -xvf nyudepthv2.tar.gz

生成数据列表：

cd THIS_PROJECT_ROOT/utils
python generate_json_NYUDepthV2.py --path_root PATH_TO_NYUv2

训练模型

使用以下命令启动训练：

cd THIS_PROJECT_ROOT/src
python main.py --dir_data PATH_TO_NYUv2 --data_name NYU --split_json /data_json/nyu.json \
--gpus 0 --loss 1.0*L1+1.0*L2 --batch_size 12 --milestones 36 48 56 64 72 --epochs 72 \
--log_dir /experiments/ --save NAME_TO_SAVE

测试模型

使用以下命令进行测试：

python main.py --dir_data PATH_TO_NYUv2 --data_name NYU --split_json /data_json/nyu.json \
--gpus 0 --max_depth 10.0 --num_sample 500 --save-image \
--test_only --pretrain PATH_TO_WEIGHTS --save NAME_TO_SAVE

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

CompletionFormer 可以应用于自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域，通过提高深度补全的精度，提升系统的感知能力。

最佳实践

• 数据预处理：确保数据集的预处理步骤正确，以提高模型的训练效果。
• 多 GPU 训练：利用多 GPU 加速训练过程，特别是在处理大规模数据集时。
• 模型调优：根据具体应用场景调整损失函数和超参数，以获得最佳性能。

4. 典型生态项目

相关项目

• Monodepth2：一个用于单目深度估计的项目，与 CompletionFormer 结合可以进一步提升深度估计的精度。
• PVT：视觉变换器项目，提供了多种视觉变换器的实现，可以作为 CompletionFormer 的参考。

通过这些项目的结合，可以构建更强大的深度感知系统，应用于各种复杂的场景。

CompletionFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompletionFormer