psmnet代码怎么跑

PSMNet是一种用于深度学习的立体匹配网络，用于计算相邻图像之间的深度或视差。以下是使用PSMNet代码的一般步骤：

1. 下载PSMNet代码并解压缩。可以从GitHub上的https://github.com/JiaRenChang/PSMNet下载PSMNet代码。

2. 安装依赖项。PSMNet使用PyTorch框架，因此需要安装PyTorch。此外，还需要NumPy、Pillow、matplotlib和tqdm。可以使用pip install命令安装这些依赖项。

3. 准备数据集。PSMNet的训练需要左右相机图像对以及它们之间的深度或视差图。可以使用KITTI或Scene Flow数据集进行训练和测试。

4. 修改配置文件。在PSMNet的config.py文件中，可以设置训练和测试的参数，如数据集路径、批处理大小、学习率等。

5. 训练模型。可以使用train.py文件来训练模型。在训练过程中，可以使用tensorboard查看训练过程中的损失和准确率。

6. 测试模型。可以使用test.py文件来测试模型。在测试过程中，可以计算深度或视差图，并使用评估指标（如平均误差、正确率等）评估模型的性能。

注意：这是一个简单的流程，并且可能因不同的数据集和需求而有所不同。建议先仔细阅读PSMNet的文档和代码，以确保正确地运行代码。