monodepth版本怎么选
时间: 2024-05-26 14:17:28 浏览: 19
选择 monodepth2 最新的版本会更好。它是由论文 "Digging into Self-Supervised Monocular Depth Estimation" 的作者开发的,支持 PyTorch 1.0+ 和 Python 3。此外,它还包含了一些新的技术和改进,能够产生更准确的深度估计结果。
相关问题
monodepth yolo
Monodepth是一个**利用单目图像进行深度估计的方法**,而 YOLO (You Only Look Once) 是一种**实时目标检测系统**。
Monodepth通过自监督学习的方式实现单目深度估计。它主要通过预测视差图(disparity)来重建另一侧的图像,并使用重构损失进行训练。视差图与实际深度图之间存在数学关系,因此知道了视差图就相当于得到了深度信息。Monodepth2是由伦敦大学学院提出的研究工作,旨在从单张RGB图像中恢复出对应的深度图。该网络可以处理图像序列中的遮挡和运动物体带来的挑战。
YOLO则是一个用于实时目标检测的深度学习模型。它以速度快、实时性好而著称,在许多需要快速目标检测的应用场合都有广泛应用,如自动驾驶、安防监控等。
这两个模型分别针对不同的问题,Monodepth专注于从单目图像中估计深度信息,而YOLO则是用于快速识别图像中的物体。它们各自在计算机视觉领域内有着重要的应用价值。
monodepth2
Monodepth2是一个使用基于单目图像的无监督学习法完成深度估计任务的模型。它使用了SFM(Structure from Motion)模型原理,在卷积神经网络中同时训练了深度网络和位姿网络。深度网络的输入是一段视频序列的连续多帧图片,输出对应的深度图像;位姿网络的输入是目标视图和上一帧视图,输出相机运动姿态的变化。通过构建重投影图像并计算重投影误差,Monodepth2使用损失函数来反向传播更新模型参数,优化训练网络模型。\[2\]
在代码阅读方面,Monodepth2的输入部分进行了颜色增强和翻转的数据增强操作。如果选择共享编码器(encoder),则所有帧都需要输入网络;否则,只有第0帧输入网络以获得深度图。输入网络的数据进行了四种尺度的变化,最初保留了5种尺度,包括原始尺度、设定尺度、设定尺度的1/2、1/4和1/8,然后删除了原始尺度。内参矩阵也进行了四种尺度的变化,用于图像重建计算。只有设定分辨率的输入被输入到编码器和深度解码器中,使用不同的输入输出通道数得到了四个分辨率的深度图。如果有深度地面真值(depth_gt),则也作为监督信号输入到网络中以加速损失函数的收敛。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度估计自监督模型monodepth2论文总结和源码分析【理论部分】](https://blog.csdn.net/weixin_43148897/article/details/122453979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [单目图像深度估计——Monodepth2](https://blog.csdn.net/weixin_46591090/article/details/125387893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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