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matlab有些代码不运行-pytorch-mono-depth:使用PyTorch进行单眼深度预测
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2021-05-23
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matlab有些代码不运行单眼深度预测 该存储库包含由和其他人描述的单眼深度预测模型的非官方PyTorch实现。 有关官方模型,请参见存储库。 此实现支持数据预处理,从头开始进行培训和评估。 该代码当前仅支持NYU Depth v2数据集,但是添加其他数据集应该很容易。 请注意,有一些代码支持不确定性(方差)预测,但是此存储库中缺少一些依赖项,因此我没有时间对此进行记录。 您无需担心此代码,可以始终将--dist参数设置为''以将代码用于标准深度预测。 去做 在纽约大学深度上载评估绩效数字 文档test.py脚本 执照 该项目已获得MIT许可证的许可(有关详细信息,请参阅LICENSE文件)。 设定(Python 3) 安装先决条件 安装 安装(仅用于tensorboard可视化-无需gpu支持)。 最简单的方法是运行pip install tensorflow 。 安装其他python软件包: pip install scipy matplotlib h5py 安装matlab(预处理脚本取决于NYU Depth v2 matlab工具箱) 准备数据集 python nyud_tes
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pytorch-mono-depth-master.zip (25个子文件)
pytorch-mono-depth-master
.gitignore 88B
process_raw.m 2KB
LICENSE 1KB
README.md 2KB
test_laina.py 3KB
nyud_test_to_npy.py 2KB
test.py 6KB
nyud_raw_train_to_npy.py 2KB
dense_estimation
trainer.py 6KB
app
experiment.py 961B
gui.py 3KB
output.py 935B
datasets
image_utils.py 16KB
__init__.py 0B
nyu_depth_v2.py 4KB
util.py 985B
__init__.py 0B
distributions.py 3KB
densenet.py 7KB
logger.py 4KB
resnet.py 7KB
data.py 864B
losses.py 2KB
preview_dataset.py 1KB
train.py 5KB
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