Marigold 深度学习项目指南

本指南旨在帮助您快速理解并上手 Marigold，一个用于单目深度估计的创新模型，基于扩散式图像生成器改造。以下内容将涵盖其基本架构、关键文件以及如何配置和启动项目。

1. 目录结构及介绍

Marigold 的项目目录结构精心设计，便于理解和扩展，主要结构如下：

Marigold/
├── contrib                  # 可能包含额外的贡献代码或库
├── data_split               # 数据集分割相关文件或脚本
├── doc                      # 文档资料，包括技术说明等
├── marigold                 # 核心模型代码
├── script                   # 辅助脚本，如数据处理、实验设置等
├── src                      # 主要源代码，含模型实现
├── .gitignore               # Git忽略文件配置
├── CONTRIBUTING.md          # 贡献者指导文档
├── LICENSE.txt              # 许可证文件，使用Apache-2.0许可证
├── README.md                # 项目介绍和快速入门文档
├── environment.yaml         # 环境配置文件，用于创建项目所需环境
├── eval.py                  # 评估脚本
├── infer.py                 # 推理脚本
├── requirements++.txt       # 高级依赖列表
├── requirements+.txt        # 补充依赖列表
├── requirements.txt         # 基础依赖列表
├── run.py                   # 运行脚本，可能用于训练或测试
└── train.py                 # 训练脚本

核心文件简介:

• infer.py 和 run.py: 推理和运行脚本，提供了模型应用的关键入口。
• train.py: 训练新模型的主要脚本。
• environment.yaml: 创建一致开发环境的Conda环境配置。
• src: 包含模型定义与核心算法实现。
• README.md: 关键信息汇总，包括安装、使用和项目亮点。

2. 项目的启动文件介绍

推理与运行

• run.py: 提供了对已有模型进行推断的基础命令行接口。通过指定不同的参数，可以调整输入目录、输出目录、模型版本（如DDIM或LCM）以及其他配置，来适应不同场景的深度预测需求。
• infer.py: 专注于快速推断过程，特别适用于快速查看结果或进行局部测试。

训练流程

• train.py: 用于训练模型，需要数据集准备和适当的配置。详细的训练指令在项目文档中会有进一步说明。

3. 项目的配置文件介绍

• environment.yaml: 环境配置文件，描述了运行项目所需的Python环境，包括所有必要的包及其版本。
• 运行时配置：虽然项目中没有明确指出一个单独的“配置文件”，但参数通常通过脚本中的命令行参数或内部变量进行设置。例如，在推理和训练过程中，可以通过命令行参数指定如模型路径、数据目录、是否使用半精度运算等关键配置项。

为了具体配置你的实验或开发环境，遵循CONTRIBUTING.md文件中的指示，并确保已正确设置environment.yaml以构建正确的Python环境。启动项目之前，请确保仔细阅读README.md，了解最新的指令和最佳实践。