MobileStereoNet 开源项目使用教程

MobileStereoNet 开源项目使用教程

mobilestereonet Lightweight stereo matching network based on MobileNet blocks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobilestereonet

1. 项目介绍

MobileStereoNet 是一个轻量级的立体匹配网络，基于 MobileNet 块构建。该项目在 WACV 2022 上发表，旨在为立体匹配任务提供高效的深度学习解决方案。MobileStereoNet 通过优化网络结构，减少了计算复杂度，同时保持了较高的匹配精度。

2. 项目快速启动

2.1 环境配置

首先，确保你的环境满足以下要求：

• Ubuntu 18.04
• Python 3.6
• PyTorch 1.4.0
• Torchvision 0.5.0
• CUDA 10.0

你可以使用以下命令设置环境：

conda env create --file mobilestereonet.yml
conda activate mobilestereonet

2.2 数据集准备

下载 SceneFlow 数据集的 finalpass 图像和视差数据，并将它们放置在适当的目录结构中：

frames_finalpass
│
└───TEST
│   │
│   └───A
│   └───B
│   └───C
│
└───TRAIN
    │
    └───15mm_focallength
    └───35mm_focallength
    └───A
    └───a_rain_of_stones_x2

2.3 训练模型

2.3.1 预训练

在 SceneFlow 数据集上进行预训练：

python train.py --dataset sceneflow --datapath $DATAPATH --trainlist /filenames/sceneflow_train.txt --testlist /filenames/sceneflow_test.txt --epochs 20 --lrepochs "10,12,14,16:2" --batch_size 8 --test_batch_size 8 --model MSNet2D

2.3.2 微调

在 KITTI 数据集上进行微调：

python train.py --dataset kitti --datapath $DATAPATH --trainlist /filenames/kitti15_train.txt --testlist /filenames/kitti15_val.txt --epochs 400 --lrepochs "200:10" --batch_size 8 --test_batch_size 8 --loadckpt /checkpoints/pretrained.ckpt --model MSNet2D

2.4 预测

使用训练好的模型进行预测：

python prediction.py --datapath $DATAPATH --testlist /filenames/kitti15_test.txt --loadckpt /checkpoints/finetuned.ckpt --dataset kitti --colored True --model MSNet2D

3. 应用案例和最佳实践

3.1 自动驾驶

MobileStereoNet 在自动驾驶领域有广泛的应用，特别是在立体视觉和深度感知方面。通过高效的立体匹配，可以实时生成高精度的深度图，为自动驾驶系统提供可靠的环境感知。

3.2 机器人视觉

在机器人视觉中，MobileStereoNet 可以用于构建轻量级的立体视觉系统，帮助机器人进行环境建模和路径规划。

4. 典型生态项目

4.1 PSMNet

PSMNet 是一个经典的立体匹配网络，MobileStereoNet 在设计上借鉴了 PSMNet 的一些思想，同时进行了轻量化改进。

4.2 GwcNet

GwcNet 是另一个高效的立体匹配网络，MobileStereoNet 在性能和计算复杂度上与 GwcNet 进行了对比，展示了其在轻量级应用中的优势。

通过以上步骤，你可以快速上手使用 MobileStereoNet 进行立体匹配任务，并在实际应用中获得高效的深度感知解决方案。

mobilestereonet Lightweight stereo matching network based on MobileNet blocks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobilestereonet