K[0, :] *= self.width // (2 ** scale) K[1, :] *= self.height // (2 ** scale)这里相机内参乘了高度和宽度再除的可能是因为原始的相机内参是以图像的比例为单位的，而不是以像素为单位的。比如，如果原始的相机内参矩阵是：那么这个矩阵表示的是，相机的焦距是图像宽度和高度的一半，光轴与图像中心重合。如果原始图像的宽度和高度分别是640和
C讲的class PoseDecoder(nn.Module):：定义一个名为PoseDecoder的神经网络模型类，继承自nn.Module。def __init__(self, num_ch_enc, num_input_features, num_frames_to_predict_for=None, stride=1):：构造函数，初始化PoseDecoder模型的参数。其中，num_ch
1.stereo training训练命令行代码（注意：我使用的数据集位置不一致，所以需要设置数据集的位置）--model_name stereo_model --frame_ids 0 --use_stereo --split eigen_full --data_path /home/csy_0418/dataset/kitti_datastereo训练，只放入了当前帧，与它对应的帧l/
why the outputs of the depth_decoder in monodepth2 is disparity?The depth_decoder in monodepth2 outputs disparity instead of depth because disparity is easier to compute and provides a more accurate r
why use different scales in monodepth2?Monodepth2 is a deep learning-based framework for estimating depth maps from single images. It uses different scales to extract features from different levels of
论文标题Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1806.01260.pdf项目 代码：https://github.com/nianticlabs/monodepth2论文翻译+相应思考摘要大量获取逐像素的真实尺度深度数据，是具有挑战性的任务（当前面对的
在运行monodepth2时，文章使用的数据集是jpg格式，而从KITTI下载的是png格式。jpg格式的数据集使用起来的运行速度会更快。因此文章给了转换方法。其中kitti_data/换成你需要转换的数据集所在的地址。而且运行完后会将原先的png格式图片删除。find kitti_data/ -name '*.png' | parallel 'convert -quality 92 -sampl
缺少skimage文件引起报错，通过pip install scikit-image命令来安装它。
代码链接：https://github.com/nianticlabs/monodepth2论文链接：ICCV 2019 (arXiv pdf) 1.环境配置#创建一个新的环境conda create -n monodepth2 python==3.6.6#配置相应的库conda install pytorch=0.4.1 torchvision=0.2.1 -c pytorch
KITTI数据集组成少一个总体的文件形式：2011_09_29文件夹下如下图。2011_09_29文件夹中2011_09_29_drive_0004_sync、2011_09_29_drive_0026_sync、2011_09_29_drive_0071_sync、2011_09_29_drive_0108_sync都是独立的数据集，里面的【结构】完全一样，如下图。KITTI数据集是一台载有4个
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