EcoDepth 项目使用教程

1. 项目介绍

EcoDepth 是一个用于单目深度估计的开源项目，由 Suraj Patni、Aradhye Agarwal 和 Chetan Arora 开发。该项目在 CVPR 2024 上发表，并提供了官方实现。EcoDepth 通过有效的扩散模型条件化，显著提升了单目深度估计的性能。

项目的主要特点包括：

• 使用扩散模型进行深度估计。
• 支持 NYUv2 和 KITTI 数据集。
• 提供了预训练模型和训练代码。
• 支持图像和视频的深度估计。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，克隆项目代码并创建虚拟环境：

git clone https://github.com/Aradhye2002/EcoDepth.git
cd EcoDepth
conda env create -f env.yml
conda activate ecodepth

2.2 数据集准备

下载 NYUv2 和 KITTI 数据集，并设置数据路径：

cd depth
mkdir data
cd data
ln -s <path_to_kitti_dataset> kitti
ln -s <path_to_nyu_dataset> nyu

2.3 下载预训练模型

下载预训练权重并放置在指定目录：

cd depth/checkpoints
# 下载预训练模型并放置在此目录

2.4 运行推理

使用以下命令对图像或视频进行深度估计：

cd depth
bash infer_outdoor.sh --img_path <path_to_image> --video_path <path_to_video>

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像深度估计

假设你有一张图像 example.jpg，可以使用以下命令获取其深度图：

bash infer_outdoor.sh --img_path example.jpg

3.2 视频深度估计

对于视频文件 example.mp4，可以使用以下命令生成深度视频：

bash infer_outdoor.sh --video_path example.mp4

3.3 模型评估

使用预训练模型对 NYUv2 和 KITTI 数据集进行评估：

bash test_nyu.sh <path_to_saved_model_of_NYU>
bash test_kitti.sh <path_to_saved_model_of_KITTI>

4. 典型生态项目

4.1 Stable Diffusion

EcoDepth 项目中使用了 Stable Diffusion 模型，这是一个广泛应用于图像生成和处理的模型。你可以通过以下链接了解更多关于 Stable Diffusion 的信息：

• Stable Diffusion GitHub

4.2 NYUv2 和 KITTI 数据集

EcoDepth 支持 NYUv2 和 KITTI 数据集，这两个数据集在计算机视觉领域广泛用于深度估计和自动驾驶研究。你可以通过以下链接获取这些数据集：

• NYUv2 Dataset
• KITTI Dataset

通过这些生态项目的结合，EcoDepth 能够提供强大的深度估计功能，适用于多种应用场景。