Lite-Mono: 轻量级CNN与Transformer结构自监督单目深度估计

Lite-Mono 是一个针对自监督单目深度估计设计的轻量化模型架构，它结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer，旨在提供高效且性能卓越的深度学习解决方案。此项目由Ning Zhang等人在CVPR2023上发表，并通过论文展示了其在保持竞争力的同时，极大地减少了可训练参数数量。项目主要使用的编程语言是Python，并依赖于深度学习框架如PyTorch。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置

问题描述: 初次使用者可能会遇到安装依赖项的问题。

解决步骤:

• 确保已经安装了Python环境。
• 使用requirements.txt文件列出的所有库来安装必要的Python包。可以通过运行命令 pip install -r requirements.txt 来自动化这一过程。
• 检查是否安装了适合深度学习的TensorFlow或PyTorch版本。

2. 数据准备

问题描述: 数据集的预处理可能令初学者感到困惑。

解决步骤:

• 参考Monodepth2项目说明，准备KITTI等数据集。首先下载数据，然后按照项目文档中的指示进行预处理。
• 创建符号链接或正确设置数据路径，确保代码能够找到数据文件。

3. 模型训练与测试

问题描述: 新手在尝试运行预训练模型或自己训练模型时可能会遇到挑战。

解决步骤:

• 下载预训练模型: 根据官方提供的链接，下载对应的.pth文件到指定的权重文件夹。
• 调整配置文件: 根据自己的需求修改options.py文件中的设置，例如输入图像大小、训练轮数等。
• 启动训练: 运行python train.py命令前，确保设置了正确的预训练权重路径和训练数据路径。
• 测试模型: 对于单图测试，使用命令 python test_simple.py --load_weights_folder weights_path --image_path image_path，替换其中的weights_path和image_path为实际路径。

通过遵循上述指南，新用户可以更顺畅地开始使用Lite-Mono项目，探索自我监督单目深度估计的魅力。记得查阅项目文档和GitHub仓库的ReadMe以获取最新信息和详细指导。