EcoDepth 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

EcoDepth 项目的目录结构如下：

EcoDepth/
├── assets/
├── depth/
├── figs/
├── stable-diffusion/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── env.yml

目录结构介绍：

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如图片、图标等。
• depth/: 包含与深度估计相关的代码文件，如训练、推理和评估脚本。
• figs/: 存放项目中使用的图表和图形文件。
• stable-diffusion/: 包含与稳定扩散模型相关的代码和配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被 Git 跟踪。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装、使用等信息。
• env.yml: 项目的 Conda 环境配置文件，用于创建项目的运行环境。

2. 项目的启动文件介绍

EcoDepth 项目的主要启动文件位于 depth/ 目录下，包括以下几个关键脚本：

• train_nyu.sh: 用于在 NYUv2 数据集上训练模型的启动脚本。
• train_kitti.sh: 用于在 KITTI 数据集上训练模型的启动脚本。
• test_nyu.sh: 用于在 NYUv2 数据集上评估模型的启动脚本。
• test_kitti.sh: 用于在 KITTI 数据集上评估模型的启动脚本。
• infer_outdoor.sh: 用于对户外场景进行深度估计的推理脚本。
• infer_indoor.sh: 用于对室内场景进行深度估计的推理脚本。

启动文件介绍：

• train_nyu.sh 和 train_kitti.sh: 这些脚本用于启动模型训练过程。用户可以根据自己的系统资源调整 NPROC_PER_NODE 和 --batch_size 参数。
• test_nyu.sh 和 test_kitti.sh: 这些脚本用于评估训练好的模型在 NYUv2 和 KITTI 数据集上的性能。
• infer_outdoor.sh 和 infer_indoor.sh: 这些脚本用于对单张图片或视频进行深度估计。用户可以通过设置 --img_path 和 --video_path 参数来指定输入文件。

3. 项目的配置文件介绍

EcoDepth 项目的主要配置文件是 env.yml，它用于配置项目的 Conda 环境。

env.yml 文件介绍：

• name: 指定 Conda 环境的名称。
• channels: 指定 Conda 安装包的来源。
• dependencies: 列出项目依赖的所有 Python 包及其版本。

用户可以通过以下命令使用 env.yml 文件创建项目的运行环境：

conda env create -f env.yml
conda activate ecodepth

其他配置文件：

• .gitignore: 用于指定不需要被 Git 跟踪的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装、使用等信息。

通过以上配置文件和启动脚本，用户可以方便地配置和运行 EcoDepth 项目。