Depth_estimation:深度学习模型可估计图像深度

时间:2021-05-22 19:53:56
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文件名称:Depth_estimation:深度学习模型可估计图像深度
文件大小:39.71MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-22 19:53:56
unet densenet-model depth-estimation mobilenetv2 monocular-depth-estimation 带转移学习的预训练MobileNetV2的单眼深度估计 该项目实施了深度学习神经网络模型,以生成给定图像的深度图像。 模型是一个以MobileNetV2为编码器的U-net模型,该模型利用了从编码器到解码器的跳过连接。 模型为相同大小的输入图像生成分辨率为480x640的深度图像。 该项目的实施参考了以下文件: [Ibraheem Alhashim]和Peter Wonka 入门 使用IPYTHON文件“ train_mobilenetv2.ipynb”训练模型。 下载数据集并提供数据集的位置。 根据需要更改以下内容:batch_size,epochs,lr(学习率)。 如果需要,加载预训练的模型。 IPYTHON文件“ test_img.ipynb”可用于在预训练模型上生成深度图像。 给出要转换的图像字典的位置并加载预训练的模型 IPYTHON文件“ test_video.i
【文件预览】:
Depth_estimation-master
----DepthData_mob.py(3KB)
----CombineGIF.gif(13.45MB)
----Densenet_depth_model()
--------test_img.ipynb(1.46MB)
--------Depthestimation.ipynb(537KB)
--------video.avi(1.25MB)
--------model_dense.py(3KB)
--------DepthImageVisualize.ipynb(189KB)
--------UtilityTest.py(2KB)
--------test_video.ipynb(657KB)
--------Densenet.ipynb(6KB)
--------DepthData.py(3KB)
----test_img.ipynb(1.42MB)
----movie_depth.gif(9.4MB)
----movie_real.gif(11.19MB)
----train_mobilenetv2.ipynb(685KB)
----Example generated images()
--------10_image.jpg(52KB)
--------18_depth.jpg(20KB)
--------12_depth.jpg(13KB)
--------8_image.jpg(53KB)
--------2_depth.jpg(13KB)
--------2_image.jpg(71KB)
--------6_depth.jpg(14KB)
--------6_image.jpg(56KB)
--------3_image.jpg(95KB)
--------7_depth.jpg(13KB)
--------4_depth.jpg(14KB)
--------15_depth.jpg(13KB)
--------10_depth.jpg(13KB)
--------17_depth.jpg(18KB)
--------11_image.jpg(59KB)
--------17_image.jpg(70KB)
--------14_image.jpg(63KB)
--------12_image.jpg(44KB)
--------8_depth.jpg(14KB)
--------18_image.jpg(65KB)
--------13_depth.jpg(13KB)
--------14_depth.jpg(13KB)
--------15_image.jpg(65KB)
--------9_depth.jpg(14KB)
--------16_image.jpg(51KB)
--------16_depth.jpg(13KB)
--------3_depth.jpg(16KB)
--------7_image.jpg(41KB)
--------4_image.jpg(54KB)
--------13_image.jpg(63KB)
--------11_depth.jpg(14KB)
--------9_image.jpg(61KB)
----LICENSE(1KB)
----Mobile_model.py(3KB)
----UtilityTest.py(2KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------test_img-checkpoint.ipynb(1.42MB)
--------train_mobilenetv2-checkpoint.ipynb(685KB)
----README.md(2KB)
----test_video.ipynb(8KB)

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