文件名称：ForeSeE:用于3D对象检测的任务感知单眼深度估计，AAAI2020
文件大小：411KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 18:39:40
monocular-depth-estimation Python
用于 3D 对象检测的任务感知单目深度估计 该项目托管用于实现 ForeSeE 算法进行深度估计的代码。 ， 王新龙，尹茵，陶涛，姜玉宁，李磊，沉春华AAAI，2020年 安装 此实现基于 。 安装请参考 。 数据集 详情请参考。 提供了我们工作中使用的的注释文件。 楷模 从此下载经过训练的模型并将其放在 Experiment/foresee/ 下。 测验 cd experiments/foresee sh test.sh 训练 cd experiments/foresee sh train.sh 引文 如果该项目对您的研究有所帮助，请考虑在您的出版物中引用我们的论文。 BibTeX参考如下。 @InProceedings{wang2020foresee, title={Task-Aware Monocular Depth Estimation for 3D O
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ForeSeE-master
----tools()
--------train_kitti.py(5KB)
--------parse_arg_base.py(3KB)
--------parse_arg_train.py(306B)
--------kitti_prediction_sample.py(6KB)
--------parse_arg_test.py(271B)
--------parse_arg_val.py(275B)
--------kitti_prediction_sample_diff.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------val_kitti.py(4KB)
--------kitti_prediction.py(5KB)
--------test_kitti.py(4KB)
----data()
--------kitti_prediction_dataset.py(6KB)
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--------kitti_object_roi_dataset.py(15KB)
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----INSTALL.md(550B)
----experiments()
--------foresee()
----.gitignore(26B)
----lib()
--------models()
--------core()
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----prepocessing()
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----pretrained_model()
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----datasets()
--------KITTI_object()