Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks(2016 IEEE 3D Vision)的pytorch实现
论文：https://arxiv.org/pdf/1606.00373.pdf
主要参考：官方源码https://github.com/iro-cp/FCRN-DepthPrediction 前人实现https://github.com/XPFly1989/FCRN
fcrn_pytorch: 文件结构
data:待处理的数据
testIdxs.txt trainIdxs.txt nyu_depth_v2_labeled
model:保存模型
NYU_ResNet-UpProj.npy model_300.pth
result:模型的效果
frcn.py:网络
loader.py:数据预处理
test.py:测试模型
train.py:可以继续训练模型
weights.py:加载官方给出的tensorflow参数
utils.py:功能函数
(1)下载NYU Depth Dataset V2 Labelled Dataset : http://horatio.cs.nyu.edu/mit/silberman/nyu_depth_v2/nyu_depth_v2_labeled.mat. 放在data文件夹中。备份地址：https://pan.baidu.com/s/1rIUbsEUjkZJheEZ5wTb5aA 密码: bfi4
(2)下载官方tensorflow的训练模型：http://campar.in.tum.de/files/rupprecht/depthpred/NYU_ResNet-UpProj.npy. 放在model文件夹中，也可以下载我训练的模型继续训练。链接：https://pan.baidu.com/s/1KCJ8ssTHmr1JPkoConC33w 提取码：2d8m