【文件属性】：
文件名称：matlab有些代码不运行-LapDepth-release:基于拉普拉斯金字塔深度残差的单眼深度估计
文件大小：1.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 23:30:22
系统开源
matlab有些代码不运行LapDepth发布
该存储库是本文的Pytorch实现
宋敏秀，林硕洁和IEEE视频技术电路和系统交易（TCSVT）
影片介绍
要求
Python>
=
3.7
火炬>
=
1.6.0
Ubuntu
16.04
CUDA
9.2
cuDNN（如果有CUDA）
其他一些软件包：geffnet，path，IPython，blessings，progressbar
预训练模型
您可以下载预先训练的模型
第16批，SyncBatchNorm，数据丢失
帽
a1
a2
a3
Abs
Rel
平方Rel
RMSE
RMSE日志
0-80m
0.965
0.995
0.999
0.059
0.201
2.397
0.090
帽
a1
a2
a3
Abs
Rel
平方Rel
RMSE
RMSE日志
0-50m
0.970
0.996
0.999
0.057
0.155
1.788
0.085
第16批，GroupNorm，数据丢失+梯度丢失
帽
a1
a2
a3
Abs
Rel
平方Rel
RMSE
RMSE日志
0-80m
0.961
0.994
0.999
0.059
【文件预览】：
LapDepth-release-master
----trainer.py(10KB)
----datasets()
--------download_from_gdrive.py(1KB)
--------nyudepthv2_test_files_with_gt_dense.txt(61KB)
--------eigen_train_files_with_gt_dense.txt(4.44MB)
--------nyudepthv2_train_files_with_gt_dense.txt(3.94MB)
--------kitti_archives_to_download.txt(7KB)
--------train_scenes.txt(4KB)
--------extract_official_train_test_set_from_mat.py(4KB)
--------datasets_list.py(8KB)
--------splits.mat(3KB)
--------eigen_test_files_with_gt_dense.txt(134KB)
--------sync_project_frames_multi_threads.m(3KB)
----eval.py(14KB)
----option.py(5KB)
----LICENSE(34KB)
----calculate_error.py(4KB)
----utils.py(6KB)
----README.md(9KB)
----example()
--------out_kitti_demo.jpg(14KB)
--------nyu_demo.jpg(115KB)
--------out_nyu_demo.jpg(9KB)
--------FIG1.png(659KB)
--------kitti_demo.jpg(197KB)
----transform_list.py(14KB)
----demo.py(5KB)
----logger.py(3KB)
----model.py(52KB)
----train.py(8KB)