Depth Pro项目教程

Depth Pro项目教程

ml-depth-pro Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-depth-pro

1. 项目目录结构及介绍

Depth Pro项目的目录结构如下：

ml-depth-pro/
├── ACKNOWLEDGEMENTS.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── data/
│   └── example.jpg
├── depth_pro/
│   ├── __init__.py
│   ├── create_model_and_transforms.py
│   ├── infer.py
│   ├── load_rgb.py
│   └── transforms.py
├── get_pretrained_models.sh
├── pyproject.toml
└── eval/
    ├── __init__.py
    └── boundary_metrics.py

• ACKNOWLEDGEMENTS.md: 项目致谢文件，感谢为项目做出贡献的个人和组织。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则，规定了项目参与者的行为规范。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导如何为项目做出贡献。
• LICENSE: 项目许可证文件，说明了项目的版权和使用权信息。
• README.md: 项目自述文件，包含项目介绍、使用方法和联系方式等。
• data/: 数据目录，包含示例图片等数据文件。
• depth_pro/: 主程序目录，包含项目的核心代码。
• get_pretrained_models.sh: 脚本文件，用于下载预训练模型。
• pyproject.toml: 项目配置文件，定义了项目的元数据和依赖。
• eval/: 评估目录，包含评估深度图边界准确性的代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是depth_pro-run脚本，该脚本通过命令行接收用户输入，运行模型对指定图片进行深度预测。以下是启动文件的基本用法：

depth-pro-run -i ./data/example.jpg

该命令会加载模型并对data/example.jpg文件进行处理，输出深度预测结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是pyproject.toml，它包含了项目的元数据和依赖信息。以下是一个简化的配置文件示例：

[tool.poetry]
name = "depth-pro"
version = "0.1.0"
description = "Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second"
authors = ["Aleksei Bochkovskii", "Amaël Delaunoy", "Hugo Germain", "Marcel Santos", "Yichao Zhou", "Stephan R. Richter", "Vladlen Koltun"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"

在这个文件中，定义了项目名称、版本、描述、作者以及项目依赖的Python版本和其他库。配置文件被用来管理和打包项目的依赖项，便于其他人安装和使用项目。

ml-depth-pro Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-depth-pro