VNL_Monocular_Depth_Prediction:单眼深度预测

加强虚拟法线的几何约束以进行深度预测。 [NEW]培训代码已上传！ 该存储库包含我们论文的源代码：严有良，加强（已在ICCV'2019出版）。 一些结果 框架 亮点 最新的性能：与纽约大学和KITTI上的其他SOTA方法的比较说明如下。 在NYU上训练的已发布模型可在absrel上达到10.5％。 安装 请参考。 数据集 NYUDV2数据集的详细信息可以在找到。 标记图像的特征分割可在此处下载。 请将其解压缩到./datasets。 我们的SOTA模型是在大约20K的未贴标签图像上训练的。 KITTI用​​于单眼深度预测的KITTI基准的详细信息在这里。 我们同时使用官方拆分和本征拆分。 您可以在此处找到文件名。 模型动物园 ResNext101_32x4d主干，在NYU数据集上受过训练，请在此处下载 ResNext101_32x4d骨干网，在KITTI数据集上进行了训练（本征拆分