DenseDepth-paddle

English Instruction 中文说明
This is a project to reproduce DenseDepth using paddlepaddle.

飞桨论文复现挑战赛（第四期）
论文题序号5

High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning 的 Paddle2.1 实现

使用说明

环境要求

AIStudio 默认的环境就行
paddlepaddle-gpu>=2.0
pillow
opencv

训练好的模型

由于模型比较大，因此放在百度网盘中，链接如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1f1lYptz3xVMs3mJKvVgrUw
提取码：as0z

预训练模型

densenet预模型链接如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1KUPnjUgpG40VSDLBHEcRIQ
提取码：zid4

数据集

将DenseDepth作者给出的数据集放在本repo的dataset/下
原数据集链接：https://drive.google.com/drive/folders/1TzwfNA5JRFTPO-kHMU___kILmOEodoBo?usp=sharing

代码

train.py 训练代码

test.py 测试代码

evaluate.py 精度评估代码

训练方法

由densenet迁移学习，将densenet预训练模型放在weights/中，然后开始训练：
python train.py

精度评估

python evaluate.py

本地评估结果
a1, a2, a3, rel, rms, log_10
0.895, 0.981, 0.995, 0.106, 0.456, 0.044

实际深度估计效果测试

把需要测试的图片添加到examples/中
python test.py