footprints 的项目扩展与二次开发

1. 项目的基础介绍

footprints 是一个基于深度学习的计算机视觉项目，旨在从单张彩色图片中估计可见和隐藏的可通行空间。该项目的研究成果发表在 CVPR 2020，通过预测隐藏的地面几何形状和范围，使得虚拟角色能够更真实地探索其环境。

2. 项目的核心功能

• 单张图片的预测：项目提供了预训练模型，可以针对单张图片或整个文件夹的图片进行预测。
• 地面估计：不仅预测相机视角内的地面，还能估计隐藏的地面部分，对于机器人路径规划和增强现实应用非常有用。
• 多种数据集支持：支持 KITTI 驾驶数据集和 Matterport 室内数据集，以及自定义数据集。

3. 项目使用了哪些框架或库？

• 深度学习框架：使用 PyTorch 1.3.1 进行模型训练和预测。
• 图像处理库：可能使用 OpenCV 等库进行图像的预处理和后处理。
• 其他：还可能使用了 PSMNet 进行深度图生成，ORBSLAMv2 生成相机姿态等。

4. 项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

footprints/
├── environment.yml         # 项目依赖环境文件
├── requirements.txt        # 项目依赖列表
├── paths.yaml              # 数据集路径配置文件
├── README.md               # 项目说明文件
├──.gitignore               # git 忽略文件
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── preprocessing/          # 预处理代码目录
│   ├── segmentation/       # 地面分割代码目录
│   └── ground_truth_generation/ # 真实数据生成代码目录
├── datasets/               # 数据集处理代码目录
├── models/                 # 模型代码目录
├── predict_simple.py       # 简单预测脚本
└── main.py                 # 主程序文件

5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 模型优化：可以根据具体的应用场景对模型进行调整和优化，提高预测的准确性和效率。
• 数据集扩展：增加更多类型的数据集，提高模型在不同场景下的泛化能力。
• 功能增强：增加新的功能，如动态物体检测、场景理解等，以丰富应用场景。
• 用户界面开发：开发图形用户界面（GUI），使得项目更加易于使用。
• 集成应用：将项目集成到现有的机器人或增强现实系统中，实现更复杂的应用。