monodepth 项目使用教程

monodepth 项目使用教程

monodepth Unsupervised single image depth prediction with CNNs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monodepth

1. 项目目录结构及介绍

monodepth/
├── utils/
│   ├── average_gradients.py
│   ├── bilinear_sampler.py
│   ├── monodepth_dataloader.py
│   ├── monodepth_main.py
│   ├── monodepth_model.py
│   ├── monodepth_simple.py
│   └── readme.md
├── LICENSE
└── README.md

• utils/: 包含项目的主要功能模块，如数据加载、模型定义、梯度计算等。

  • average_gradients.py: 用于计算梯度的平均值。
  • bilinear_sampler.py: 双线性采样器，用于图像处理。
  • monodepth_dataloader.py: 数据加载器，用于加载训练和测试数据。
  • monodepth_main.py: 项目的主文件，包含训练和测试的主要逻辑。
  • monodepth_model.py: 深度预测模型的定义。
  • monodepth_simple.py: 简单模式，用于快速运行模型进行单张图像的深度预测。
  • readme.md: 项目的说明文件。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的介绍和使用说明。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 monodepth_main.py，该文件包含了训练和测试的主要逻辑。通过该文件，用户可以启动训练或测试过程。

启动训练

python monodepth_main.py --mode train --model_name my_model --data_path ~/data/KITTI/ --filenames_file ~/code/monodepth/utils/filenames/kitti_train_files.txt --log_directory ~/tmp/

启动测试

python monodepth_main.py --mode test --data_path ~/data/KITTI/ --filenames_file ~/code/monodepth/utils/filenames/kitti_stereo_2015_test_files.txt --log_directory ~/tmp/ --checkpoint_path ~/tmp/my_model/model-181250

3. 项目的配置文件介绍

项目没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。主要的配置参数包括：

• --mode: 运行模式，可以是 train 或 test。
• --model_name: 模型的名称。
• --data_path: 数据集的路径。
• --filenames_file: 包含文件名的文本文件路径。
• --log_directory: 日志文件的保存路径。
• --checkpoint_path: 检查点的路径，用于加载预训练模型。

通过这些参数，用户可以灵活地配置训练和测试过程。

monodepth Unsupervised single image depth prediction with CNNs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monodepth