SCDepth-V3 환경구축 및 실행

Mnocular Depth Estimation 모델인 SCDepth-V3 의 pretrained 모델 테스트를 위한 환경구축 및 샘플 실행

설치환경

• CPU: Intel(R) Xeon(R) w5-3423 @ 12cores
• RAM: 256GB
• OS: Ubuntu-22.04 LTS
• GPU: NVIDIA RTX A6000 x 2ea
• CUDA Toolkit: CUDA 11.8, cuDNN 8.9.7
• 날짜: 2024.11.25.

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SCDepth-V3 환경구축

git source download

• git: GitHub - JiawangBian/sc_depth_pl: SC-Depth (V1, V2, and V3) for Unsupervised Monocular Depth Estimation

git clone https://github.com/JiawangBian/sc_depth_pl

conda 가상환경 생성 및 라이브러리 설치

• CUDA Toolkit 11.8 에서 테스트함
• pip > 24 버전에서 필요 라이브러리가 설치되지 않으므로 24.0 버전 재설치
• torchmetrics 최신버전에서 오류 발생하므로 0.11.1 버전 재설치
• 라이브러리 설치 시 pytorch 버전에 유의(테스트 버전: pytorch 1.13.1+cu117)

# 가상환경 생성 및 활성화
conda create -n scdepth python=3.8
conda activate scdepth
 
# pip 다운그레이드
pip install pip==24.0
 
# torch 설치
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
 
# scdepth 필수라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt
 
# torchmetrics 다운그레이드
pip install torchmetrics==0.11.1

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SCDepth-V3 테스트

사전학습 모델 다운로드

• SCDepth는 아래 버전의 사전학습 모델을 제공함(Microsoft OneDrive)
  • For v1, we provide models trained on KITTI and DDAD
  • For v2, we provide models trained on NYUv2.
  • For v3, we provide models trained on KITTI, NYUv2, DDAD, BONN, and TUM.
• 사전학습 모델을 다운로드하여 ./ckpts/ 폴더 내에 위치

데모 코드 실행

Inference

python inference.py --config $YOUR_CONFIG \
--input_dir $TESTING_IMAGE_FOLDER \
--output_dir $RESULTS_FOLDER \
--ckpt_path $YOUR_CKPT \
--save-vis --save-depth

python inference.py --config configs/v3/ddad.txt \
--input_dir demo/input/ \
--output_dir demo/output/ \
--ckpt_path ckpts/ddad_scv3/epoch\=99-val_loss\=0.1438.ckpt \
--save-vis --save-depth

Evaluation

python eval_depth.py \
--dataset $DATASET_FOLDER \
--pred_depth=$RESULTS_FOLDER \
--gt_depth=$GT_FOLDER \
--seg_mask=$SEG_MASK_FOLDER

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데모 실행 결과

• 데모에서 제공한 3개의 이미지에 대한 테스트 결과
• scdepthv3 NYU 데이터셋 사전학습 모델을 사용함

INPUT	OUTPUT