【亲测免费】 Monodepth2 项目使用教程
2026-01-23 05:56:20作者:邬祺芯Juliet
1. 项目目录结构及介绍
Monodepth2 项目的目录结构如下:
monodepth2/
├── assets/
├── datasets/
├── experiments/
├── networks/
├── splits/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── depth_prediction_example.ipynb
├── evaluate_depth.py
├── evaluate_pose.py
├── export_gt_depth.py
├── kitti_utils.py
├── layers.py
├── options.py
├── test_simple.py
├── train.py
├── trainer.py
└── utils.py
目录结构介绍
- assets/: 存放示例图像和其他资源文件。
- datasets/: 存放数据集相关的脚本和配置文件。
- experiments/: 存放实验相关的文件和配置。
- networks/: 存放深度估计模型的网络结构定义。
- splits/: 存放数据集的分割文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- depth_prediction_example.ipynb: 深度预测的 Jupyter Notebook 示例。
- evaluate_depth.py: 深度评估脚本。
- evaluate_pose.py: 姿态评估脚本。
- export_gt_depth.py: 导出真实深度图的脚本。
- kitti_utils.py: KITTI 数据集的工具函数。
- layers.py: 网络层的定义。
- options.py: 训练和测试的参数配置。
- test_simple.py: 单张图像的深度预测脚本。
- train.py: 训练脚本。
- trainer.py: 训练器的实现。
- utils.py: 通用工具函数。
2. 项目启动文件介绍
test_simple.py
test_simple.py 是用于对单张图像进行深度预测的启动文件。你可以使用以下命令来预测单张图像的深度:
python test_simple.py --image_path assets/test_image.jpg --model_name mono+stereo_640x192
train.py
train.py 是用于训练深度估计模型的启动文件。你可以使用以下命令来启动训练:
python train.py --model_name mono_model
3. 项目的配置文件介绍
options.py
options.py 文件包含了训练和测试的所有参数配置。你可以通过修改这个文件中的参数来调整训练和测试的行为。例如:
class MonodepthOptions:
def __init__(self):
self.parser = argparse.ArgumentParser(description="Monodepthv2 options")
# 数据路径
self.parser.add_argument("--data_path", type=str, help="path to the training data", default="./kitti_data")
# 模型名称
self.parser.add_argument("--model_name", type=str, help="the name of the folder to save the model in", default="mdp")
# 学习率
self.parser.add_argument("--learning_rate", type=float, help="learning rate", default=1e-4)
# 其他参数...
通过修改这些参数,你可以自定义训练和测试的行为。
train.py 中的配置
在 train.py 文件中,你可以通过命令行参数来配置训练过程。例如:
python train.py --model_name mono_model --learning_rate 5e-5 --batch_size 8
这些参数会覆盖 options.py 中的默认配置。
总结
通过本教程,你应该能够了解 Monodepth2 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本使用方法。你可以根据需要进一步探索和修改这些文件,以满足你的具体需求。
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