文件名称：无监督深度网络：DepthNet的无监督培训
文件大小：86KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 15:05:34
Python
无监督深度网 该代码库实现了本文描述的系统： 学习结构与运动从运动 （ ，（Laure Chevalley），（ ，（ 在 Workshop @ 。 有关更多详细信息，请参见。 如果您在工作中使用此仓库，请使用以下参考文献引用我们： @inproceedings{pinard2018learning, title={Learning structure-from-motion from motion}, author={Pinard, Cl{\'e}ment and Chevalley, Laure and Manzanera, Antoine and Filliat, David}, booktitle={Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2018
【文件预览】：
unsupervised-depthnet-master
----test_depth.py(10KB)
----ssim.py(2KB)
----models()
--------UpSampleNet.py(767B)
--------utils.py(2KB)
--------__init__.py(128B)
--------PoseNet.py(2KB)
--------DepthNet.py(4KB)
--------DispNetS.py(5KB)
----stillbox_eval()
--------test_files_90.txt(3KB)
--------test_files_80.txt(4KB)
--------depth_evaluation_utils.py(5KB)
----depthnet_unravel_bn.py(2KB)
----utils.py(5KB)
----requirements.txt(79B)
----train_img_pairs.py(33KB)
----train_flexible_shifts.py(6KB)
----datasets()
--------validation_folders.py(2KB)
--------shifted_sequence_folders.py(11KB)
--------sequence_folders.py(2KB)
--------stacked_sequence_folders.py(2KB)
----test_pose.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(7KB)
----kitti_eval()
--------pose_evaluation_utils.py(3KB)
--------test_files_eigen_filtered.txt(41KB)
--------test_files_eigen.txt(46KB)
--------depth_evaluation_utils.py(10KB)
----data()
--------prepare_train_data.py(4KB)
--------kitti_raw_loader.py(11KB)
--------cityscapes_loader.py(5KB)
--------test_scenes.txt(616B)
--------static_frames.txt(385KB)
----loss_functions.py(7KB)
----logger.py(3KB)
----inverse_warp.py(8KB)
----.gitignore(14B)
----custom_transforms.py(3KB)