【源码】基于Python和ZYNQ的RAFT光流估计加速器

项目简介

本项目结合Python软件与ZYNQ硬件平台，运用RAFT（Recurrent All - Pairs Field Transforms）算法实现高效光流估计。通过软件轻量化处理与硬件加速设计，可在嵌入式设备上实时部署RAFT光流网络，且精度超越现有光流硬件加速设计。

项目的主要特性和功能

1. 实现RAFT模型，能准确估计连续两帧图像像素点位置变化，获取物体运动信息。
2. 对RAFT光流网络进行软件层面轻量化处理，降低计算量，提高运行效率。
3. 根据RAFT特点在ZYNQ平台开展专用于轻量化RAFT网络的硬件设计，实现采集图像的光流估计。
4. 支持Sintel、KITTI等多种光学流动数据集，用于模型训练和验证。
5. 提供平均端点误差（EPE）、F1分数等多种评估指标，用于评估模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，使用步骤如下： 1. 环境准备：确保已安装Python环境，以及PyTorch、OpenCV、NumPy等必要的库。 2. 模型训练：运行train.py脚本，通过命令行参数指定模型名称、训练阶段、恢复检查点等。 3. 模型验证：使用evaluate.py脚本，根据数据集类型调用相应的验证函数进行评估。 4. 结果可视化：使用demo.py脚本，加载预训练模型，演示模型对图像对的光流估计结果，并通过viz函数进行可视化。 5. 数据预处理：根据需要，使用utils文件夹中的工具类，如augmentor.py进行图像和光流数据的增强，或使用frame_utils.py进行读取和写入操作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】