【源码】基于PyTorch的双目深度估计StereoNet模型

项目简介

本项目是一个基于双目视觉的StereoNet模型，属于立体匹配的深度学习模型。通过对该模型进行训练，能够估计两个输入图像间的视差图，从而得出场景中物体离相机的距离。该模型主要应用于计算机视觉领域的立体视觉任务，如自动驾驶、机器人导航和场景重建等。

项目的主要特性和功能

1. StereoNet模型设计：采用双目深度估计模型StereoNet，依据特定文献设计，利用神经网络深度学习与训练，可处理双目图像并估计视差图。
2. 数据处理流程：包含数据加载器代码，可加载和处理图像数据集。能读取特定格式（如PFM）的图像文件，并转换为适合深度学习模型训练的格式（如tensor），具备数据批处理功能，便于模型训练与测试。
3. 模型训练：提供训练脚本，用于训练StereoNet模型。训练时，模型会在训练集上多次迭代学习，并在测试集上评估性能，用户可调整训练参数（如学习率、批量大小等）优化性能。
4. 结果评估与可视化：有评估模型性能的脚本，可计算视差图的平均误差（EPE）等指标，还能可视化结果图像和视差图，方便用户了解模型性能并调试优化。

安装使用步骤

假设用户已下载项目的源码文件，安装和使用步骤如下： 1. 安装依赖项：安装Python和必要的库，如PyTorch、numpy等，可使用pip或conda等工具。 2. 准备数据集：按项目要求准备图像数据集，并存储为特定格式（如PFM）。 3. 数据预处理：使用项目提供的数据加载器代码，将图像数据集转换为适合模型训练的格式。 4. 训练模型：运行训练脚本，按指定参数训练StereoNet模型。 5. 测试与评估：使用测试脚本对训练好的模型进行测试和评估，计算性能指标并可视化结果。

下载地址

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