文件名称：Monodepth2-TF2:TF2.x中实现的monodepth2模型，原始论文《挖掘到自我监督的单眼深度预测》
文件大小：2.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-14 22:44:25
Python
Monodepth2-TF2 这是在TF2.x中实现的monodepth2模型，该原始论文《挖掘到自我监督的单眼深度预测》。 依存关系 tensorflow==2.3.1 (for gpu) cudatoolkit=10.1, cudnn=7.6.5 表现 我正在使用普通的GTX1060-MaxQ GPU。 用于单图像深度估计的FPS： 使用tf.saved_model.load （我认为这是服务模式） 编码器：〜2ms（500 FPS） 解码器：〜2ms 总体而言：> 200 FPS 使用tf.keras.models.load_model与model.predict() ： 整体：〜100 FPS（细节忘了...） 笔记 它目前仅供个人使用，如果需要任何内容，请随时与我联系。 请原谅我没有使用参数解析，所以您不能使用一个命令来运行。 在运行演示时，您需要更改一些路径
【文件预览】：
Monodepth2-TF2-main
----README.md(2KB)
----encoder_creater.py(9KB)
----asset()
--------test_image_disp_0.jpeg(8KB)
--------Readme(145B)
--------depth_monodepth2_test.avi(2MB)
--------test_image.jpg(82KB)
----utils.py(23KB)
----src()
--------depth_estimation.py(7KB)
--------DepthEstimationModel.py(1KB)
--------Readme(52B)
----depth_decoder_creater.py(7KB)
----depth_estimation_demo.py(2KB)
----simple_run.py(9KB)