AdaBins 深度估计项目指南

AdaBins 深度估计项目指南

AdaBins项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaBins

1. 项目目录结构及介绍

AdaBins/
├── data/               # 存放数据集
│   ├── KITTI/          # KITTI 数据集子目录
├── models/             # 模型权重和配置文件
├── src/                # 代码源文件
│   ├── dataset.py      # 数据集加载模块
│   ├── model.py        # 模型定义模块
│   ├── utils.py        # 工具函数模块
│   └── inference.py    # 推理脚本
├── config.py            # 配置参数文件模板
└── run.sh               # 运行脚本

• data: 包含用于训练和测试的数据集。
• models: 保存预训练模型权重和相关配置文件。
• src: 代码的核心部分，包括数据集加载、模型定义、工具函数以及推理脚本。
  • dataset.py: 实现数据集读取和预处理的逻辑。
  • model.py: 项目的核心模型 AdaBins 的定义。
  • utils.py: 提供通用工具函数，如图像处理和日志记录等。
  • inference.py: 执行推理过程，加载模型并预测深度图。
• config.py: 提供默认的配置参数，可以在此处设置训练和推断的参数。
• run.sh: 脚本，用于启动训练或推理任务。

2. 项目的启动文件介绍

run.sh

该脚本用于启动项目，它包含了训练、验证和推理的基本命令行选项。你可以通过运行以下命令来查看其帮助文档：

bash run.sh --help

例如，若要使用预训练模型进行推理，可以执行：

bash run.sh --mode inference --cfg config.yaml --weights models/your_model.pth --input input_image.jpg --output output_depth.png

这里的参数说明如下：

• --mode: 设置模式，可以选择 'train', 'val' 或 'inference'。
• --cfg: 配置文件路径，通常为 config.py 文件。
• --weights: 指定要加载的模型权重文件。
• --input: 输入图像的路径。
• --output: 输出深度图的路径。

inference.py

inference.py 文件负责加载模型权重，对输入图像进行预处理，然后使用 AdaBins 模型预测深度图。调用这个脚本时，需要指定模型配置和权重文件。

3. 项目的配置文件介绍

config.py 文件提供了项目运行所需的参数，包括数据集路径、网络结构、训练超参数等。这是一个示例配置：

DATA:
  DATASET: 'KITTI'
  PATH: './data/KITTI'
  TRAIN_SET: ['training']
  TEST_SET: ['testing']

MODEL:
  NAME: 'AdaBins'
  PRETRAINED: False
  BACKBONE: 'MVIT_34' # 选择使用的预训练模型名称
  NUM_BINS: 64        # 分桶的数量，影响深度估计的精度

TRAIN:
  BATCH_SIZE: 8       # 训练批次大小
  LR: 0.001           # 初始学习率
  EPOCHS: 100         # 训练轮数
  OPTIMIZER: 'Adam'   # 优化器类型
  WEIGHT_DECAY: 0.0001 # 权重衰减系数

INFERENCE:
  IMAGE_SIZE: (1280, 384) # 输入图像的尺寸

根据实际需求，你可以修改这些参数以定制你的训练或推理环境。例如，增加 EPOCHS 对训练时间进行调整，或者更改 BATCH_SIZE 以适应不同的计算资源。

AdaBins项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaBins