MobileStereoNet 开源项目使用教程

MobileStereoNet 开源项目使用教程

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。