monodepth2代码复现

要复现monodepth2代码，可以按照以下步骤进行：

1. 克隆monodepth2代码库到本地

git clone https://github.com/nianticlabs/monodepth2.git

2. 安装依赖项

cd monodepth2/
pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练权重并解压

wget https://storage.googleapis.com/niantic-lon-static/research/monodepth2/mono_640x192.zip
unzip mono_640x192.zip

4. 执行测试脚本

python test_simple.py --image_path assets/test_image.jpg --model_name mono_640x192

在测试脚本运行完毕后，会输出深度图和伪彩色深度图。复现成功！

相关问题

monodepth2精度复现差异很大

### MonoDepth2 模型精度复现差异大的解决方案

在处理 MonoDepth2 模型时，发现其精度复现在不同实验之间存在较大差异。这可能是由多种因素引起的，包括但不限于数据预处理、超参数设置、硬件环境等。

#### 数据集一致性
确保用于训练和测试的数据集完全一致是非常重要的。任何微小的变化都可能导致显著不同的结果。建议严格遵循原始论文中的数据准备流程[^1]。对于自监督学习方法而言，输入图像的质量及其分布特性尤其重要。

#### 超参数调整
超参数的选择对模型性能有着至关重要的影响。应当仔细校准诸如批量大小(batch size)、初始学习率(initial learning rate)、优化算法(optimizer algorithm)等关键配置项。可以尝试采用网格搜索(grid search)或随机搜索(randomized search)来寻找最佳组合[^2]。

#### 训练过程稳定性
为了提高训练过程的稳定性和可重复性，推荐采取以下措施：

- 使用固定种子(fixed seed)，使得每次运行程序时得到相同的结果；
- 启用梯度裁剪(gradient clipping)，防止爆炸式增长破坏网络权重更新；
- 应用早停策略(Early Stopping)，当验证集上的损失不再下降时提前终止迭代；

import torch
torch.manual_seed(seed_value)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.9, 0.999))
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=patience_count)

通过上述手段可以在很大程度上减少由于偶然因素造成的波动，从而实现更加稳定的复现实验效果。

monodepth2复现

### 复现 Monodepth2 项目教程

#### 准备工作环境
为了成功复现Monodepth2项目，首先需要设置合适的工作环境。这通常涉及安装Python以及必要的库和工具包。

确保已安装`git`用于克隆GitHub仓库，并配置好Anaconda或Miniconda以便管理不同的Python环境[^1]。

# 安装依赖项并创建新的Conda环境
conda create -n monodepth2 python=3.7
conda activate monodepth2
pip install torch torchvision matplotlib opencv-python-headless numpy tqdm scikit-image tensorboardX imageio visdom future gdown onnxruntime

#### 获取源代码与预训练模型
访问官方GitHub页面获取最新的Monodepth2源码版本。此外，还需下载预先训练好的权重文件以加速开发过程或验证实现的有效性。

# 克隆Monodepth2存储库
git clone https://github.com/nianticlabs/monodepth2.git
cd monodepth2/

# 下载预训练模型
gdown --id 1tH8yf95oVZjFwzrEJLdKUWbPmYsDQpzi # KITTI模型为例
tar -xf models.zip
rm models.zip

#### 数据准备
根据所选的数据集调整路径变量，在此阶段可能还需要对原始数据执行一些预处理操作，比如裁剪、缩放等。对于某些特定应用领域（如自动驾驶），可以考虑使用KITTI这样的公开可用数据集来进行初步测试[^4]。

#### 修改配置文件
编辑`options.py`中的超参数设定，包括但不限于批量大小(batch size)、迭代次数(number of epochs)，以及其他影响性能的关键因素。注意保持默认值不变除非有充分理由改变它们。

#### 开始训练
一旦所有准备工作都已完成，则可以通过运行脚本来启动实际的训练流程：

python train.py \
    --data_path=/path/to/dataset \
    --log_dir=./models/kitti_resnet_multi \
    --model_name=kitti_resnet_multi \
    --split=eigen_zhou \
    --num_layers=18 \
    --height=192 \
    --width=640 \
    --disparity_smoothness=1e-3 \
    --scales=[0,1,2,3] \
    --min_depth=0.1 \
    --max_depth=100.0 \
    --frame_ids=[0,-1,1] \
    --batch_size=12 \
    --num_epochs=20 \
    --save_frequency=1

上述命令行选项定义了一个典型的训练会话；当然也可以依据个人需求灵活调整各个参数的具体取值范围[^3]。

#### 测试与评估
当训练完成后，可利用保存下来的checkpoint加载最佳模型并对新样本进行推理分析。同时还可以借助多种量化指标衡量最终成果的质量优劣程度。

from layers import *
import networks
import datasets
import utils

opts = Options()
opts.load_model()

encoder = networks.ResnetEncoder(opts.num_layers, False)
depth_decoder = networks.DepthDecoder(num_ch_enc=encoder.num_ch_enc)

loaded_dict_enc = torch.load(os.path.join(opts.log_dir, "encoder.pth"))
filtered_dict_enc = {k: v for k, v in loaded_dict_enc.items() if k in encoder.state_dict()}
encoder.load_state_dict(filtered_dict_dec)

loaded_dict = torch.load(os.path.join(opts.log_dir, "depth.pth"))
depth_decoder.load_state_dict(loaded_dict)

encoder.eval()
depth_decoder.eval()

with torch.no_grad():
    output = depth_decoder(encoder(input_image))