DepthLab安装与配置指南

DepthLab安装与配置指南

DepthLab Official implementation of "DepthLab: From Partial to Complete" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DepthLab

1. 项目基础介绍

DepthLab是一个强大的深度估计修复基础模型，适用于多种下游任务以提升性能。该模型利用已知信息实现更精确的深度估计，从而增强下游任务的表现。本项目是论文"DepthLab: From Partial to Complete"的官方实现。主要使用的编程语言是Python。

2. 关键技术和框架

• 深度估计：通过已知部分深度信息，推断出完整的深度图。
• 框架：项目使用了PyTorch作为主要深度学习框架。

3. 安装和配置准备工作及步骤

准备工作

• 确保安装了Git。
• 安装conda，以便管理Python环境和依赖。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/ant-research/DepthLab.git
   cd DepthLab
   

2. 创建并激活conda环境：

   conda env create -f environment.yaml
   conda activate DepthLab
   

3. 下载预训练模型权重（根据项目README中提供的链接进行下载，此处不提供具体链接）。

4. 将下载的权重文件放到项目的checkpoints目录下。

5. 准备测试图片、掩码和已知深度信息，并放在test_cases目录下。

6. 运行推理脚本：

   cd scripts
   bash infer.sh
   

7. 查看推理结果，结果将保存在output/in-the-wild_example目录下。

注意事项

• 推理时的默认设置已经优化以获得最佳效果，但用户可以根据需要调整参数，如--denoise_steps、--processing_res等。
• 对于不同的应用场景，可能需要调整模型以适应不同的掩码类型。

以上就是DepthLab项目的安装和配置指南。按照以上步骤操作，即可成功运行该项目。

DepthLab Official implementation of "DepthLab: From Partial to Complete" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DepthLab