Depth Anything强大的单目深度估计Python与C++模型部署

引言

最近看到一个叫Depth Anything单目深度估计模型火了，于是抽空把代码和模型下载下来体验了一下，发现确实是很强大。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.10891.pdf
代码链接：https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
项目主页: https://depth-anything.github.io/

本文只记录如何使用官方代码跑demo，以及如何导出onnx模型并用onnxruntime做部署。

1. 使用官方代码跑demo

首先从GitHub把代码clone下来：

git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything

然后安装依赖库：

cd Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

依赖库比较少，搭建环境非常简单，装好以后就可以跑demo了。如果是输入图像，那么可以执行下面的脚本：

python run.py --encoder <vits | vitb | vitl> --img-path <img-directory | single-img | txt-file> --outdir <outdir>

比如：

python run.py --encoder vitb --img-path ../test.jpg --outdir output/

--img-path参数可以是单张图像的路径、存放多张图片的文件夹的路径、存放一系列图像路径的TXT文件的路径。目前官方发布了三个模型：depth_anything_vits14.pth,depth_anything_vitb14.pth,depth_anything_vitl14.pth，分别与参数里的vits, vitb,vitl对应。执行上面的命令后，会自动从Huggingface的网站上下载对应的模型。「不过需要注意的是，国内目前无法访问Huggingface」。怎么办呢？不用慌，我们可以使用Huggingface的镜像网站。首先在命令行执行下面的命令设置一下环境变量：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

然后再运行run.py脚本就可以愉快地跑模型了，脚本会把结果输出到--outdir参数指定的目录中。下面是我用nuScenes数据集中的图片跑出

如果需要跑视频，那么可以用run_video.py脚本:

python run_video.py --encoder vitb --video-path assets/examples_video --outdir output/

Python Onnx模型部署

2.1 导出onnx模型

导出onnx模型的方法可以参考下面这个仓库：

https://github.com/fabio-sim/Depth-Anything-ONNX

把代码下载下来后运行export.py脚本即可导出onnx模型:

python export.py --model s # s对应vits模型

导出的onnx模型默认存放在weights/目录下。在这个脚本中，同样会去Huggingface网站上下载PyTorch模型，因此需要用镜像网站替换一下。替换方法很简单，就是把代码中指定的链接将huggingface.co直接替换为hf-mirror.com。

depth_anything.to(device).load_state_dict(
      torch.hub.load_state_dict_from_url(
          f"https://hf-mirror.com/spaces/LiheYoung/Depth-Anything/resolve/main/checkpoints/depth_anything_vit{model}14.pth",
          map_location="cpu",
      ),
      strict=True,
  )

另外，这个脚本导出onnx模型的时候是使用的动态参数模型，如果不想用动态参数可以把dynamic_axes参数去掉改成静态模式。导出的onnx模型还可以使用onnx-simplifier工具简化一下。

2.2 用onnxruntime部署onnx模型

部署Depth Anything模型也是差不多的流程。加载好onnx模型后，首先需要对输入图像做预处理，预处理的时候需要做减均值再除以标准差对图像数据做规范化，其他处理操作与YOLOv8和RT-DETR是一样的。预处理函数preprocess的实现如下：

def preprocess(
    bgr_image,
    width,
    height,
    mean=[123.675, 116.28, 103.53],
    std=[58.395, 57.12, 57.375],
):
    image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (width, height)).astype(np.float32)
    image = (image - mean) / std
    image = np.transpose(image, (2, 0, 1)).astype(np.float32)
    input_tensor = np.expand_dims(image, axis=0)
    return input_tensor

输入数据准备好以后，就可以送入模型进行推理：

outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: input_tensor})

得到模型推理结果后，只需要做一点简单的后处理操作就可以了:

depth = outputs[0][0]  
depth = np.transpose(depth, [1, 2, 0]) #chw->hwc

depth = cv2.normalize(depth,None, 0,255,cv2.NORM_MINMAX,cv2.CV_8UC1)
colormap = cv2.applyColorMap(depth,cv2.COLORMAP_INFERNO)
colormap = cv2.resize(colormap,(image_width,image_height))
combined_results = cv2.hconcat([image, colormap])

后处理的时候首先调用OpenCV的normalize函数将深度图的像素值调整到[0,255]的范围内，然后调用applyColorMap函数对深度图进行伪彩色化：

模型输入尺寸设置为518x518，batch size设置为1，在GeForce RTX 3090显卡上3个模型的耗时如下：

模型	模型精度	耗时
depth_anything_vits14.onnx	FP32	16 ms
depth_anything_vitb14.onnx	FP32	42 ms
depth_anything_vitl14.onnx	FP32	90 ms

C++ Onnx模型部署

#include "dpt.h"

Dpt::Dpt()
{
    blob_pool_allocator.set_size_compare_ratio(0.f);
    workspace_pool_allocator.set_size_compare_ratio(0.f);
}


int Dpt::load(std::string param_path, std::string bin_path, int _target_size, 
    const float* _mean_vals, const float* _norm_vals, bool use_gpu)
{
    dpt_.clear();
    blob_pool_allocator.clear();
    workspace_pool_allocator.clear();

    ncnn::set_cpu_powersave(2);
    ncnn::set_omp_num_threads(ncnn::get_big_cpu_count());

    dpt_.opt = ncnn::Option();

#if NCNN_VULKAN
    dpt_.opt.use_vulkan_compute = use_gpu;
#endif

    dpt_.opt.num_threads = ncnn::get_big_cpu_count();
    dpt_.opt.blob_allocator = &blob_pool_allocator;
    dpt_.opt.workspace_allocator = &workspace_pool_allocator;

   /* char parampath[256];
    char modelpath[256];
    sprintf(parampath, "dpt%s.param", modeltype);
    sprintf(modelpath, "dpt%s.bin", modeltype);*/

    dpt_.load_param(param_path.c_str());
    dpt_.load_model(bin_path.c_str());

    target_size_ = _target_size;
    mean_vals_[0] = _mean_vals[0];
    mean_vals_[1] = _mean_vals[1];
    mean_vals_[2] = _mean_vals[2];
    norm_vals_[0] = _norm_vals[0];
    norm_vals_[1] = _norm_vals[1];
    norm_vals_[2] = _norm_vals[2];
    
    color_map_ = cv::Mat(target_size_, target_size_, CV_8UC3);

    return 0;
}

int Dpt::detect(const cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth_color)
{

    int width = rgb.cols;
    int height = rgb.rows;

    // pad to multiple of 32
    int w = width;
    int h = height;
    float scale = 1.f;
    if (w > h)
    {
        scale = (float)target_size_ / w;
        w = target_size_;
        h = h * scale;
    }
    else
    {
        scale = (float)target_size_ / h;
        h = target_size_;
        w = w * scale;
    }

    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(rgb.data, ncnn::Mat::PIXEL_RGB, width, height, w, h);

    // pad to target_size rectangle
    int wpad = target_size_ - w;
    int hpad = target_size_ - h;
    ncnn::Mat in_pad;
    ncnn::copy_make_border(in, in_pad, hpad / 2, hpad - hpad / 2, wpad / 2, wpad - wpad / 2, ncnn::BORDER_CONSTANT, 0.f);

    in_pad.substract_mean_normalize(mean_vals_, norm_vals_);

    ncnn::Extractor ex = dpt_.create_extractor();

    ex.input("image", in_pad);

    ncnn::Mat out;
    ex.extract("depth", out);

    cv::Mat depth(out.h, out.w, CV_32FC1, (void*)out.data);
    cv::normalize(depth, depth, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1);
    cv::applyColorMap(depth, color_map_, cv::ColormapTypes::COLORMAP_INFERNO);
    cv::resize(color_map_(cv::Rect(wpad / 2, hpad / 2, w, h)), depth_color, rgb.size());

    return 0;
}

int Dpt::draw(cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth_color)
{
    cv::cvtColor(depth_color, rgb, cv::COLOR_RGB2BGR);

    return 0;
}

最终的结果如下：

源码下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/matt45m/89616293