SharpNet:夏普网

夏普网 MichaëlRamamonjisoa和Vincent Lepetit在单眼深度估计中快速，准确地恢复了遮挡轮廓。 链接到本文： 安装 确保已安装以下要求： Python3 OpenCV numpy，imageio，枕头，matplotlib 可选（用于培训）： skimage 克隆存储库并下载经过训练的权重： 应使用在NYUv2上训练的权重进行深度估计，但是在合成数据上训练的权重只能提供更清晰的法线和轮廓预测。 git clone https://github.com/MichaelRamamonjisoa/SharpNet.git cd SharpNet mkdir models && cd models 将经过训练的砝码放在models /目录中。 演示版 在您的测试图像上 尝试脚本在您的图片上测试我们的网络： python3 demo.py --image