monodepth

[单目深度估计---学习记录四]MonoDepth2进阶版阅读一

Self-supervisedMonocularTrainedDepthEstimationusingSelf-attentionandDiscreteDisparityVolume基于自注意力和离散视差量的自监督单目训练深度估计写在前面：翻译软件翻译，后续可能慢慢优化目录Self-supervisedMonocularTrainedDepthEstimationusingSelf-attenti
spade_eddie·2023-11-26 12:48

openvino系列 7. 单目深度估算，输入为视频

环境描述：本案例运行环境：Win10IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1代码链接，3-monodepth-imaging文章目录openvino系列7.单目深度估算，输入为视频单目深度估算的基本概念
破浪会有时·2023-11-25 16:04

openvino系列 6. 单目深度估算，输入为图片

环境描述：本案例运行环境：Win10IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1代码链接，3-monodepth-imaging文章目录openvino系列6.单目深度估算，输入为图片单目深度估算的基本概念
破浪会有时·2023-11-25 16:34

monodepth源码阅读

可见，使用了上采样其中的resize_nearest_neighbor目的是：使用最近邻插值调整images为size.。定义如下：tf.image.resize_nearest_neighbor(images,size,align_corners=False,name=None)size是二元组，就像：[h*ratio,w*ratio]参考：TensorFlow函数:tf.image.resiz
非正经研究生·2023-10-19 02:55

Kick Back & Relax:Learning to Reconstruct the World by Watching SlowTV

参考代码：slowtv_monodepth这篇文章提出了一种在无标定数据集上自监督估计深度的方法，也就是通过网络预测的方式估计相机的内参，从而完成自监督流程。
m_buddy·2023-10-10 21:25

Monodepth2口臭学习记录1

看不懂文章，先几把翻译一遍，浅读一下摘要：每个像素的深度值真值数据的是很难大范围获取的。为了解决这一问题，自监督学习训练深度估计模型的方法有希望的可选项出现了。本文中，我们提出了一系列的提升，共同使深度图得到了数量上和质量上的提升，对比对比的自监督方法。在自监督单目训练经常使用逐渐复杂的模型和损失函数，和图像形成模型，使得逐渐与有监督的模型相近，我们展示了一个令人惊讶的简单的模型，和设计好的选择，
CarsimLn·2023-09-27 22:11

Monodepth2和Lite-Mono准备数据集

以KITTI为例下载解压后放在/home/lwd/tmp/2011_09_26cd/home/lwd/tmp/2011_09_26ls输出2011_09_26_drive_0001_sync2011_09_26_drive_0002_sync2011_09_26_drive_0005_syncpythontxt.pytxt.pyimportos,sysal=os.listdir('.')al.so
刀么克瑟拉莫·2023-09-11 09:30

NCNN----Monodepthv2单目深度估计 小米手机部署

MonoDepthv2，基于NCNN推理框架部署到小米手机MonoDepthv2论文：DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimationMonoDepthv2源码：Monodepth2GitHub
qq_37172182·2023-07-30 14:36

FSM：Full Surround Monodepth from Multiple Cameras

单目的自监督深度估计已经有MonoDepth、ManyDepth这些经典深度估计模型了，而这篇文章是对多目自监督深度估计进行探索，在单目自监督深度估计基础上利用多目相机之间相互约束构建了多目自监督深度估计方法
m_buddy·2023-07-30 07:17

monodepth2训练时遇到的问题

环境配置完之后运行训练代码遇到了这个问题：产生问题的原因可能是python版本的原因，解决办法：将mono_dataset.py文件中的transforms.ColorJitter.get_params(self.brightness,self.contrast,self.saturation,self.hue)改为transforms.ColorJitter(self.brightness,se
ZCONG呀·2023-06-12 11:53

单目深度估计自监督模型Featdepth解读（下）——openMMLab框架使用

Featdepth的源码结构和monodepth2有很大的不同。后者完全是定制化的代码，很适合pytorch入门，前
苹果姐·2023-02-04 21:57

深度估计自监督模型monodepth2论文总结和源码分析【理论部分】

本文主要对monodepth2的理论和源码部分进行一定的总结，实战部分可以参考我的另一篇博客深度估计自监督模型monodepth2在自己数据集的实战——单卡/多卡训练、推理、Onnx转换和量化指标评估一
苹果姐·2023-01-26 09:53

[单目深度估计---学习记录二]MonoDepth2 论文与代码注释

MonoDepth2论文回顾MonoDepth2代码-个人注解地址一、目的从一个单个彩色输入图像自动推断出一个密集的深度图像。
spade_eddie·2023-01-26 09:53

复现monodepth2过程中碰到的错误3：RuntimeError: CUDA out of memory.

错误RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate18.00MiB(GPU0;8.00GiBtotalcapacity;6.08GiBalreadyallocated;0bytesfree;6.31GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_spl
Asdzxcyuihjkqwe·2023-01-02 13:30

复现monodepth2过程中碰到的错误4：找不到‘E:\\monodepth2-master\\splits\\eigen\\gt_depths.npz‘

在模型评估中碰到的错误：FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'E:\\monodepth2-master\\splits\\eigen\\gt_depths.npz
Asdzxcyuihjkqwe·2023-01-02 13:30

复现monodepth2过程中碰到的错误5：ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

评估训练出来的模型的时候碰到的错误：ValueError:Objectarrayscannotbeloadedwhenallow_pickle=False解决方法：把:gt_depths=np.load(gt_path,fix_imports=True,encoding='latin1')["data"]改成：gt_depths=np.load(gt_path,fix_imports=True,e
Asdzxcyuihjkqwe·2023-01-02 13:30

单目深度估计综述

综述monoDepth(2017,Godard)受DispNet的启发(DispNet受FlowNet的启发。
WX_Chen·2022-12-25 04:31

深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation
Tom Hardy·2022-12-24 13:27

monodepth2 理解

monodepth2理解原文文章：DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation1.研究目的与当前主要问题目的：通过单一图片获取景深图对应方法：自监督学习来执行单目深度估计
遥感干饭打工人·2022-12-11 11:59

Monodepth2代码学习记录1

1先看一下readme一些来源如下：[ClémentGodard](http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/C.Godard/),[OisinMacAodha](http://vision.caltech.edu/~macaodha/),[MichaelFirman](http://www.michaelfirman.co.uk)and[GabrielJ.Brostow](h
CarsimLn·2022-12-11 11:24

OpenCV----MonoDepthv2单目深度估计ONNX推理

MonoDepthv2论文：DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimationMonoDepthv2源码：Monodepth2GitHub分析：1）了解
qq_37172182·2022-12-11 11:23

深度估计方法monodepth2 PSMnet

monodepth2预训练批量测试双目测距系列（三）monodepth2模型的测试https://blog.csdn.net/avideointerfaces/article/details/105647031
鹿米lincent·2022-12-11 07:20

单目多帧自监督深度估计(2021-2022)研究进展

自从17年MonoDepth系列论文问世,单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现,在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。
自动驾驶之心·2022-12-02 11:38

深度估计自监督模型monodepth2在自己数据集的实战——单卡/多卡训练、推理、Onnx转换和量化指标评估

本文详细介绍monodepth2模型在自己数据集的实战方法，包括单卡/多卡训练、推理、Onnx转换和量化评估等，关于理论部分请参见另一篇博客：深度估计自监督模型monodepth2论文总结和源码分析一、
苹果姐·2022-11-26 20:05

单目深度估计自监督模型Featdepth解读（上）——论文理解和核心源码分析

Featdepth是在monodepth2的理论基础上进行的进一步优化，核心思想都是用视频连续帧或者立体图像对来做图像重构，利用重构图像的光度损失作为自监督信号，从而训练出像素级的稠密视差/深度结果。
苹果姐·2022-11-23 08:37

monodepth2学习1-原理介绍

monodepth2介绍monodepth2是在2019年CVPR会议上提出的一种三维重建算法，monodepth2是基于monodepth进行了改进，采用的是基于自监督的神经网络，提出了一下三点优化：
black-world·2022-08-19 22:00

基于Pytorch Mobile在安卓手机端部署深度估计模型

torch版本的深度估计模型2.修改模型实现代码3.Pytorch生成ptl模型4.安卓端部署代码5.实验配置6.手机端效果展示1.选取torch版本的深度估计模型深度估计模型这里选择torch版本的Monodepth
sinat_39389724·2022-02-10 17:14

[深度学习]MonoDepth2实践笔记_单目深度估计(3)

预测testdepth-->encode,decode#PREDICTIONinput_image=input_image.to(device)features=encoder(input_image)outputs=depth_decoder(features)disp=outputs[("disp",0)]disp_resized=torch.nn.functional.interpolate
苏源流·2020-08-26 11:36

unsupervised monodepth -- tensorflow

实用代码数据图像数据曾广数据图像数据曾广gamma变换；亮度变换；颜色变换；饱和度；defaugment_image_pair(self,left_image,right_image):#randomlyshiftgammarandom_gamma=tf.random_uniform([],0.8,1.2)left_image_aug=left_image**random_gammaright_i
sz3321·2020-08-13 19:35

代码学习 (2) ：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

代码学习笔记UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency：monodepth_dataloader.py源码：monodepth
le_sheng·2020-08-13 18:28

Monodepth2 加入IMU数据

为了将IMU传感器数据融合到网络之中，需要让IMU和图片同步输入到训练网络中1.通过pykitti读取IMU数据在kitti_dataset.py中KITTIRAWDateset()中通过pykittiutils.load_oxts_packet_ande_pose()获取oxts文件defload_oxts(self,folder,frame_index,do_flip):"""LoadOXTS
流浪机器人·2020-08-13 16:27

双目测距系列（十）基于自己数据集训练monodepth2模型的简要记录

前言本文主要记录的是对双目图像进行monodepth2模型训练的过程。训练数据集准备我们刚开始拿到的图片集是xxx1.jpgxxx2.jpg。。。
ltshan139·2020-08-13 15:37

双目测距系列（七）monodepth2训练前数据集准备过程的简析

前言上一篇文章说过，monodepth2模型有三种训练方式。针对我们的双目场景，准备使用stereotraining方法。monodepth2的训练入口函数在train.py中，如下图所示。
ltshan139·2020-08-13 15:37

双目测距系列（八）monodepth2训练代码分析上

前言在系列七中，我们提到了train.py中实际上只有两行训练相关的代码，第一行是Trainer构造函数的调用，主要是初始化和数据集的构建，系列七主要是对这个过程进行了梳理。第二行是Trainer成员函数train的执行，这个是训练真正执行部分，本文着重来对它进行分析。训练数据集按batch来加载deftrain(self):"""Runtheentiretrainingpipeline"""se
ltshan139·2020-08-13 15:07

双目测距系列（九）monodepth2训练代码分析 下

前言在上面一篇文章中，我们对训练代码中的inputs和outputs获得做了简单分析。有了inputs和outpus后，就可以开始计算loss值了。这也是本文重点。图片预测函数的实现主要讲解下面这个代码。中文注释添加在里面。defgenerate_images_pred(self,inputs,outputs):"""Generatethewarped(reprojected)colorimage
ltshan139·2020-08-13 15:07

monodepth无监督卷积神经网络深度估计代码解析（三）

最后我们来看一下主函数论文解析：https://blog.csdn.net/bofu_sun/article/details/892065311.首先是调用一些库函数，同时设置运行文件时的参数from__future__importabsolute_import,division,print_function#onlykeepwarningsanderrorsimportosos.environ[
孙敬博·2020-08-13 13:04

[深度学习]MonoDepth2实践笔记_单目深度估计(2)

monodepth2模型的测试系列双目/单目+雷达==训练https://me.csdn.net/ltshan139https://blog.csdn.net/avideointerfaces/article
苏源流·2020-08-13 11:10

双目测距系列（三）monodepth2模型的测试

前言基于张正友标定方法的双目测距在远距离尤其是室外环境复杂，光照影响强烈的场景下会出现准确度，稳定性以及鲁棒性明显下降的缺点。所以个人认为，双目测距未来的发展趋势还是深度学习技术的引入。就双目测距而言，深度学习有两大分支：一个是监督学习，即样本图片本身带有深度信息；另外一个是无监督和自监督学习，即样本图片还是需要的，但不需要标注深度信息了。由于对样本图片进行深度信息的标注是一个非常有难度和非常耗时
ltshan139·2020-08-13 10:04

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（二）

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（二）前言三、模型建立1.Unet模型机构2.conv模块3.resblock_basic模块4.resconv_basic模块5.upconv模块6.
caikw62·2020-08-13 10:02

monodepth无监督卷积神经网络深度估计代码解析（一）

论文解析：https://blog.csdn.net/bofu_sun/article/details/89206531近期在做深度估计相关的毕业设计，发现monodepth项目比较不错，决定尝试一下，
孙敬博·2020-08-13 10:58

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（一）

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（一）前言一、前期准备1.数据集2.训练与测试二、数据预处理1.data_loader.py1.1__init__(self,root_dir,mode
caikw62·2020-08-13 09:19

双目测距系列（六）monodepth2的三种训练方式

前言monodepth2有三种训练方式，其对应的命令如下：下面分别对这三种训练模式进行较详细解释：1）单目训练monocular是单目的意思，而双目的英文则是binocular。
ltshan139·2020-07-29 20:50

双目测距系列（四）初识KITTI数据集

前言monodepth模型是基于KITTI数据集来训练的。为了能复现这个训练过程，从而为以后训练自己数据集奠定较好的基础，还是需要把这个数据集下载到本地，并成功训练。
ltshan139·2020-07-07 15:33

monodepth无监督卷积神经网络深度估计代码解析（二）

第二部分来看一下模型部分论文解析：https://blog.csdn.net/bofu_sun/article/details/89206531一、调用库文件和构建元组1.使用collections.namedtuple构建命名元组，这里的元组包括编码器、图片高度、图片宽度、batchsize、线程数、每次的数量、是否生成立体图、模式、是否使用反卷积神经网络、图片损失函数阿尔法值、梯度损失权重、学
孙敬博·2020-07-07 04:34

基于深度学习的单目深度估计

代码：https://github.com/xanderchf/MonoDepth-FPN-PyTorch1.数据预处理首先从数据集中分别读取RGB彩色图像和对应的深度图标签从图像中读取出来，得到rgb
WYXHAHAHA123·2020-07-07 01:35

CVPR2019——MonoDepth2论文阅读

文章标题：DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation摘要：逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。自监督单目模型训练的研究，通常是探究越来越复杂的结构、损失函数和图
屠龙小道·2020-07-06 15:52

RGB-D资源合集

Monodepth:UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency论文链接：代码链接：相关链接：https://blog.csdn.net
zhaochao2018·2020-07-06 12:18

Monodepth2：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation 之Ubuntu16.04 & pytorch版本 运行记录

MichaelFirman,GabrielBrostow论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.01260源码地址https://github.com/nianticlabs/monodepth2
Katzelala·2020-07-06 03:33
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