深度结构光场（DeepSFM）安装与使用指南

深度结构光场（DeepSFM）安装与使用指南

DeepSFM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSFM

本指南基于GitHub上的开源项目DeepSFM，这是一个PyTorch实现的ECCV2020口头报告论文“DeepSFM: 结构光场通过深度束调整”的代码仓库。本项目旨在通过一个受传统束调整启发的物理驱动架构——DeepSFM，来联合优化深度和姿态估计，结合了传统方法与深度学习的优势。

1. 项目目录结构及介绍

DeepSFM的项目结构清晰地组织了代码和数据相关组件：

DeepSFM/
│   ├── dataset/             # 数据集处理脚本和示例数据结构
│       ├── preparation/     # 数据预处理脚本
│       └── ...               # 其他数据相关子目录
│
├── demo.py                  # 示例脚本或快速测试代码
├── LICENSE                  # 许可证文件
├── README.md                # 主要的项目说明文件
│
├── models/                  # 网络模型定义
│
├── utils/                   # 辅助工具函数
│
├── train.py                 # 深度图预测子网络训练脚本
├── pose_train.py            # 姿态预测子网络训练脚本
├── test.py                  # 测试脚本
├── pose_test.py             # 姿态预测的测试脚本
│
├── ...                      # 其他配置文件和辅助脚本

2. 项目的启动文件介绍

训练深度图子网络 (train.py)

该脚本用于训练深度图预测模型，支持通过初始化深度图(--depth_init)和相机姿态(--pose_init)进行迭代改进。使用时需指定训练数据路径以及相关的参数如最小深度值(--mindepth)和标签数量(--nlabel)等。

训练姿态子网络 (pose_train.py)

与train.py类似，但专注于训练相机姿态预测。允许用户自定义位移(--std_tr)和旋转(--std_rot)的标准差以控制采样范围。

测试脚本 (test.py, pose_test.py)

这两个脚本分别用于评估深度图和相机姿态的预测结果。用户需要提供测试数据路径，初始化信息，并可以选择是否保存预测结果。

3. 项目的配置文件介绍

DeepSFM虽然没有明确提到独立的配置文件，但其主要配置是通过命令行参数进行的，比如训练和测试脚本中提及的参数。这些参数包括但不限于：

• 数据路径：指定训练和测试数据所在的位置。
• 初始化信息：--pose_init和--depth_init指定了初始深度图和相机姿态的前缀，决定使用的初始估计值。
• 性能参数：如最小深度值--mindepth，采样步长--std_tr, --std_rot等，影响模型的训练细节。
• 保存设置：在测试阶段，通过--save参数可以控制预测结果的保存位置和前缀。

由于项目主要是通过脚本中的命令行参数来配置，因此无需单独的.ini或.yaml配置文件。开发者需要直接在运行脚本时通过命令行输入这些关键参数来定制化其行为。确保阅读项目的README.md文件，其中包含了更详细的参数说明和数据准备步骤，这对于正确配置和运行项目至关重要。

DeepSFM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSFM