文件名称：SharpNet:夏普网
文件大小：472KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 01:55:05
contours nyuv2 iccv depth-estimation contour-detection
夏普网 MichaëlRamamonjisoa和Vincent Lepetit在单眼深度估计中快速，准确地恢复了遮挡轮廓。 链接到本文： 安装 确保已安装以下要求： Python3 OpenCV numpy，imageio，枕头，matplotlib 可选（用于培训）： skimage 克隆存储库并下载经过训练的权重： 应使用在NYUv2上训练的权重进行深度估计，但是在合成数据上训练的权重只能提供更清晰的法线和轮廓预测。 git clone https://github.com/MichaelRamamonjisoa/SharpNet.git cd SharpNet mkdir models && cd models 将经过训练的砝码放在models /目录中。 演示版 在您的测试图像上 尝试脚本在您的图片上测试我们的网络： python3 demo.py --image
【文件预览】：
SharpNet-master
----resnet.py(7KB)
----eval.py(36KB)
----loss.py(12KB)
----utils.py(9KB)
----train.py(20KB)
----demo.py(8KB)
----sharpnet_model.py(11KB)
----LICENSE(34KB)
----representations.py(7KB)
----data_transforms.py(11KB)
----README.md(5KB)
----architecture.png(437KB)
----dataset_manager.py(9KB)