单目深度测量的通用算法,兼容多种数据集
UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法,支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型,该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测,无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例,适合机器人视觉和自动驾驶等应用。
UniDepth 是一个专注于单目度量深度估计的项目,旨在通过单个摄像机图像实现对三维空间深度信息的准确预测。项目的主要目标是提高深度估计的准确性,从而为计算机视觉领域的其它应用提供支持。UniDepth 的研究成果已被接受在 2024 年的 CVPR(国际计算机视觉与模式识别会议)上发表。
UniDepth 推荐使用 Linux 操作系统,并需要 Python 3.10+ 和 CUDA 11.8。用户可以选择使用 Python 虚拟环境或者 conda 管理项目环境。
创建虚拟环境:
export VENV_DIR=<YOUR-VENVS-DIR> export NAME=UniDepth python -m venv $VENV_DIR/$NAME source $VENV_DIR/$NAME/bin/activate
使用 conda 的步骤:
conda create -n $NAME python=3.11 conda activate $NAME
安装 UniDepth 和相关依赖:
pip install -e . --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
运行示例代码测试安装:
python ./scripts/demo.py
UniDepth 提供了多个预训练模型可供选择,支持不同的骨干网络:
UnidepthV1:
UnidepthV2:
UniDepth 在多个基准数据集上的深度估计表现优异,特别是在 NYUv2、KITTI 等具代表性的数据集上实现了较高的性能指标。模型在提供精确的三维点云和深度估计的同时,保持了快速的计算速度。
如果用户在使用中发现代码错误,欢迎将问题报告给团队。目前,项目由丰田欧洲汽车公司通过 TRACE-Zurich 项目资助。
如果 UniDepth 在您的研究中有所帮助,请引用以下文献:
@inproceedings{piccinelli2024unidepth, title = {{U}ni{D}epth: Universal Monocular Metric Depth Estimation}, author = {Piccinelli, Luigi and others}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year = {2024} }
该项目在 Creative Commons BY-NC 4.0 许可下发布。
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