FCRN-pytorch

DIP课程项目，基于深度学习的单目深度估计

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###一 这里是本项目运行的说明

1 主要运行环境

python 3.9
pytorch 1.8.0 gpu版本
opencv-python 4.5
numpy 等科学计算库

2 数据准备部分

python genDataTxt.py

首先进入data_process目录，点击genDataTxt.py,根据文件中给的 提示可以在script目录下生成用于训练的.txt文件。

3 模型训练部分

python train.py

(1) 点击train.py,根据文件中的提示设置模型类型和数据集加载对应的.txt文件, 运行该文件即可开始训练。
(2) 训练时可以在results 目录下实时观察每个验证集的ground truth和 预测结果。

4 模型评估部分

python test_single.py
python test.py

test_single.py 是对单张图片进行预测
test.py 是对测试集中多张图片进行预测并输出REL和MSE指标
test_single.py 会将运行完的结果保存在项目根目录下，便于观察结果

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###注意：如果使用者只需要简单的demo，不关注具体的训练，可以运行以下指令 python video_test.py

video_test.py输出运行视频，进行实时预测。