运行结果展示 |（DPT）Vision Transformers for Dense Prediction

代码地址：isl-org/DPT: Dense Prediction Transformers (github.com)​​​​​​

这篇文章的环境非常好配，几乎没有报什么error，按照readme里给的步骤一两步就搞定了。

    Setup

1. Download the model weights and place them in the weights folder

2. Set up dependencies:

   pip install -r requirements.txt

     Usage

1. Place one or more input images in the folder input.

2. Run a monocular depth estimation model:

   python run_monodepth.py

   Or run a semantic segmentation model:

   python run_segmentation.py

3. The results are written to the folder output_monodepth and output_semseg, respectively.

深度估计的weights选择的是：

 语义分割的weights选择的是：

下面来看看稿主跑出来的结果和稿主对此的评价吧：

 1.视野较为开阔的风景照：（守序善良）

 2.桌面物体近照：（中立善良）

 3.小动物：（混乱邪恶）

                               

 

 4.特殊场景：（守序邪恶）

 素描画

 电影院拍摄幕布

 贴了贴纸的墙

P过的图

5.二次元：（中立邪恶）