SC-Depth（V1, V2, 和 V3）自监督单目深度估计指南

SC-Depth（V1, V2, 和 V3）自监督单目深度估计指南

概览

SC-Depth 是一个基于 PyTorch Lightning 的框架，旨在通过视频进行自监督学习以预测单目深度图。此项目包括三个版本（V1, V2, V3），分别在不同的年份发布于重要学术会议和期刊，如IJCV, NeurIPS, TPMAI, 以及 TPAMI。它设计了多种策略来处理动态场景中的深度估计挑战，例如几何一致性损失、自我发现掩模、自动矫正网络（ARN）等，提高了深度估计的精度和鲁棒性。

目录结构及介绍

以下是 sc_depth_pl 项目的基本目录结构及其简介：

- .gitignore
- LICENSE
- README.md       # 项目介绍与说明文档
- SC_Depth.py     # 核心代码实现之一，可能包含深度预测模型的基础逻辑
- SC_DepthV2.py   # 版本2的模型定义，引入ARNet处理旋转问题
- SC_DepthV3.py   # 版本3的模型，增加了对动态场景更准确的处理方法
- config.py       # 配置模块，用于设定训练和测试参数
- data_modules.py # 数据加载和预处理相关代码
- eval_depth.py   # 深度评估脚本
- inference.py    # 推理脚本，用来对新数据进行深度预测
- requirements.txt # 项目所需的Python包列表
- scripts/        # 包含各种操作脚本，如训练、测试、推断
    - run_train.sh   # 训练脚本
    - run_test.sh    # 测试脚本
    - run_inference.sh # 推理脚本
- setups/         # 设置或初始化相关的脚本或配置
- models/         # 各种深度估计模型的实现
- losses/         # 定义损失函数的模块
- demos/          # 示例数据或演示脚本所在目录

项目的启动文件介绍

• run_train.sh: 此脚本用于启动训练过程。你需要编辑相应的配置文件（位于configs目录下），然后运行此脚本来训练模型。
• run_test.sh: 提供测试功能，输入已训练好的模型权重路径(--ckpt_path)和数据集目录，进行深度估计的验证。
• run_inference.sh: 进行推理操作，适用于给定图像或视频帧进行深度预测。

项目的配置文件介绍

配置文件通常位于configs目录中，如configs/v1/kitti.txt，这些文件包含了训练、测试或推理的重要设置，比如：

• 数据集路径 (dataset_dir): 指定训练或测试数据集的位置。
• 模型配置 : 指明使用哪个版本的模型（V1, V2, 或 V3）。
• 损失函数 : 如几何一致性损失等的定义和权重。
• 优化器 : 使用何种优化算法及其参数。
• 批次大小 (batch_size), 学习率 (learning_rate) 等训练超参数。
• 是否使用验证阶段的照片损失作为替代真值验证模式 (val_mode(photo)).
• 其他特定设置 , 如帧采样策略、伪深度的生成方式等。

为了启动项目的不同部分，用户需仔细阅读并调整这些配置文件以符合自己的实验需求或硬件条件。通过修改这些配置，用户可以控制训练流程的各个方面，从而实现高效的模型训练和评估。