用dinov2进行深度估计代码示例

以下是使用 DINOv2 进行深度估计的示例代码，其中使用了 PyTorch 框架：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from dinov2 import DINOHead

# 定义模型
class DepthEstimationModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(DepthEstimationModel, self).__init__()
        self.backbone = nn.Sequential(
            # 定义你的卷积神经网络
        )
        self.head = DINOHead(
            in_dim=2048, hidden_dim=2048, out_dim=num_classes,
            num_layers=3, norm_last_layer=True
        )

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.head(x)
        return x

# 定义数据加载器和数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
train_dataset = YourDataset(...)  # 定义你的数据集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 定义优化器和损失函数
model = DepthEstimationModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for images, depths in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, depths)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print(f"Epoch [{epoch+1}/10], Loss: {loss.item():.4f}")

其中，`DINOHead` 是 DINOv2 模型的头部，用于将特征向量映射到预测值。`train_dataset` 是你的数据集，需要根据需求自行定义。在训练过程中，使用 MSE 损失函数对模型进行训练。