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Awesome GitHub RepositoriesDepth Estimation Training
Workflows for training models to estimate relative or absolute depth from image sequences.
Distinct from Vision Model Training: Distinct from general Vision Model Training by focusing specifically on distance-based depth estimation datasets.
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Awesome Depth Estimation Training GitHub Repositories
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- dmlc/gluon-cv
dmlc/gluon-cv
5,922在 GitHub 上查看Gluon-CV 是一个 MXNet 计算机视觉库，提供了一系列预实现的视觉架构和训练管线。它作为一个深度学习研究工具包和模型库，包含用于图像和视频分析的最先进预训练权重。 该项目包括一个专门的人体姿态估计库和模型压缩工具包。这些工具允许对深度学习模型进行剪枝和量化，以提高推理速度并促进在受限边缘硬件上的部署。 该库涵盖了广泛的视觉功能，包括图像分类、目标检测以及语义和实例分割。它还提供视频分析工具，如动作识别、目标跟踪和单目深度估计。 训练通过自动化管线和分布式多 GPU 工作负载提供支持，以加速模型收敛。
Enables the training of models to estimate relative or absolute depth from image sequences.
Pythonaction-recognitioncomputer-visiondeep-learning - nianticlabs/monodepth2
nianticlabs/monodepth2
4,494在 GitHub 上查看该项目是一个用于单目深度估计和 3D 点云生成的计算机视觉系统。它提供了一个监督深度学习框架和一个深度预测器，能够使用预训练的神经网络从单个 2D 图像中估计空间距离和视差。 该系统包括通过像素坐标反投影将 2D 深度图像转换为 3D 点云的工具，并将 3D 点云数据转换为 2D 深度图。它利用支持模型微调和超参数优化的训练管道。 该库涵盖了空间分析中更广泛的功能，包括旋转和平移矩阵的计算、针对地面实况基准的深度图评估以及姿态预测评估。它还提供了用于像素归一化和校验和验证的预训练模型权重检索的实用工具。
Provides a full framework for training neural networks to estimate relative or absolute depth from image datasets.
Jupyter Notebookcomputer-visiondeep-learningdepth-estimation
