基于深度学习的单目深度估计源码+项目说明（DIP课程项目）.zip

# FCRN-pytorch DIP课程项目，基于深度学习的单目深度估计 --- ###一 这里是本项目运行的说明 ###### 1 主要运行环境 > python 3.9 \ > pytorch 1.8.0 gpu版本 \ > opencv-python 4.5 \ > numpy 等科学计算库 ###### 2 数据准备部分 python genDataTxt.py > 首先进入data_process目录，点击genDataTxt.py,根据文件中给的 > 提示可以在script目录下生成用于训练的.txt文件。 ###### 3 模型训练部分 python train.py > (1) 点击train.py,根据文件中的提示设置模型类型和数据集加载对应的.txt文件, > 运行该文件即可开始训练。\ > (2) 训练时可以在results 目录下实时观察每个验证集的ground truth和 > 预测结果。 ###### 4 模型评估部分 python test_single.py python test.py > test_single.py 是对单张图片进行预测 \ > test.py 是对测试集中多张图片进行预测并输出REL和MSE指标 \ > test_single.py 会将运行完的结果保存在项目根目录下，便于观察结果 --- ###注意：如果使用者只需要简单的demo，不关注具体的训练，可以运行以下指令 python video_test.py > video_test.py输出运行视频，进行实时预测。