文件名称：RAFT
文件大小：6.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 14:43:23
Python
筏 该存储库包含本文的源代码： ECCV 2020扎卡里·泰德（Jachary Teed）和贾登（Jia Deng） 要求 该代码已通过PyTorch 1.6和Cuda 10.1进行了测试。 conda create --name raft conda activate raft conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 matplotlib tensorboard scipy opencv -c pytorch 演示版 可以通过运行下载预训练的模型 ./download_models.sh 或从下载 您可以在一系列框架上演示训练有素的模型 python demo.py --model=models/raft-things.pth --path=demo-frames 所需数据 要评估/训练RAFT，您
【文件预览】：
RAFT-master
----train_standard.sh(860B)
----demo-frames()
--------frame_0020.png(655KB)
--------frame_0022.png(658KB)
--------frame_0019.png(653KB)
--------frame_0021.png(657KB)
--------frame_0023.png(659KB)
--------frame_0025.png(660KB)
--------frame_0024.png(660KB)
--------frame_0018.png(652KB)
--------frame_0016.png(652KB)
--------frame_0017.png(652KB)
----download_models.sh(87B)
----.gitignore(77B)
----core()
--------__init__.py(0B)
--------datasets.py(9KB)
--------raft.py(5KB)
--------utils()
--------extractor.py(9KB)
--------corr.py(3KB)
--------update.py(5KB)
----chairs_split.txt(45KB)
----LICENSE(1KB)
----train_mixed.sh(921B)
----README.md(3KB)
----alt_cuda_corr()
--------setup.py(381B)
--------correlation.cpp(1KB)
--------correlation_kernel.cu(10KB)
----demo.py(2KB)
----evaluate.py(6KB)
----RAFT.png(199KB)
----train.py(8KB)