dispnet代码运行

Dispnet是一种基于深度学习的光流估计算法，常用于视觉SLAM等领域。如果你想运行Dispnet代码，可以按照以下步骤进行：

1.下载Dispnet代码：可以在Github上找到Dispnet的代码，例如在以下链接中：https://github.com/meteorshowers/DSMnet/tree/master/models/dispnet

2.安装依赖项：Dispnet使用PyTorch作为深度学习框架，因此需要安装PyTorch。另外，还需要安装numpy和opencv-python等库。

3.准备数据：Dispnet需要输入两幅图像，因此需要准备成对的图像。可以使用KITTI或者MPI Sintel等数据集。

4.运行代码：将准备好的数据放入代码中指定的路径中，并运行代码。可以通过修改代码中的参数来更改Dispnet的运行方式。

以上是Dispnet代码运行的大致步骤，具体实现可能会因为不同的数据集、不同的环境而有所不同。建议在运行代码之前仔细阅读代码中的注释和说明，以便更好地理解和使用Dispnet。