NVDS项目安装与配置指南

NVDS项目安装与配置指南

NVDS The official repository of the ICCV2023 paper "Neural Video Depth Stabilizer" (NVDS). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/NVDS

1. 项目基础介绍

NVDS（Neural Video Depth Stabilizer）是一个基于深度学习的视频深度估计稳定化框架。该项目旨在通过神经网络技术，提高视频深度估计的时序一致性，可以应用于不同的单帧深度模型，且无需额外调整。NVDS项目包含了用于训练和测试的代码，以及一个大规模的视频深度数据集VDW（Video Depth in the Wild）。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 深度学习框架：使用PyTorch进行模型的定义和训练。
• 光流模型：利用GMFlow模型来计算光流，用于提高时序一致性。
• 注意力机制：在稳定化网络中使用了基于mmcv和mmseg的跨注意力机制。
• 数据集：VDW数据集，包含14,203个视频和超过两百万帧，是目前最大的自然场景视频深度数据集。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：Linux或macOS
• Python版本：Python 3.8.13
• PyTorch版本：1.9.0
• CUDA版本：与PyTorch兼容的版本
• 必要的依赖库：numpy、imageio、opencv-python、scipy、timm、scikit-image、tqdm、glob、h5py等

详细安装步骤

1. 创建虚拟环境：

   conda create -n NVDS python=3.8.13
   conda activate NVDS
   

2. 安装PyTorch和相关库：

   conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
   

3. 安装其他必要的Python库：

   pip install numpy imageio opencv-python scipy tensorboard timm scikit-image tqdm glob h5py
   

4. 安装GMFlow（光流模型）：

   请参考GMFlow的官方存储库文档进行安装。

5. 安装mmcv和mmseg：

   根据您的CUDA和PyTorch版本，安装兼容版本的mmcv-full和mmseg。例如，如果您的服务器使用CUDA 11.1和PyTorch 1.9.0，那么可以安装mmcv-full 1.3.x和mmseg 0.11.0。请查阅mmcv和mmseg的官方文档进行安装。

6. 克隆NVDS项目：

   git clone https://github.com/RaymondWang987/NVDS.git
   cd NVDS
   

7. 安装项目依赖：

   根据项目中的requirements.txt文件安装所有依赖。

完成以上步骤后，您应该已经成功配置了NVDS项目的开发环境，可以开始进行深度学习模型的训练和测试了。

NVDS The official repository of the ICCV2023 paper "Neural Video Depth Stabilizer" (NVDS). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/NVDS