BiFuse: 双投影融合的单目360度深度估计教程
项目概述
BiFuse 是一个基于 CVPR2020 的开源项目，旨在实现通过双投影融合技术进行高效的单目360度深度估计。该项目在 GitHub 上托管，提供了一种创新的方法来处理全景图像的深度估计任务，利用双投影策略提升深度预测精度。
目录结构及介绍
BiFuse/
│
├── data # 数据存放目录，包括训练和验证数据集的链接或样本
├── models # 模型定义文件夹，包含了网络架构的实现
├── scripts # 脚本集合，用于数据预处理、模型训练和测试等
│ ├── train.sh # 训练脚本示例
│ └── test.sh # 测试脚本示例
├── utils # 辅助工具和函数库，如数据加载、评价指标计算等
├── configs # 配置文件夹，存储着实验的不同设置
│ └── default.yaml # 默认配置文件，包含基本的训练和模型参数
├── requirements.txt # 项目依赖文件，列出运行项目所需的Python包
└── README.md # 项目介绍和快速入门指南
项目的启动文件介绍
主要脚本文件
train.sh: 这个脚本通常用于启动模型的训练过程。它会调用相应的Python脚本并传入必要的参数，比如配置文件路径和是否使用GPU。
test.sh: 用于评估训练好的模型。同样，这个脚本也需要指定模型权重文件以及可能的配置选项。
执行这些脚本之前，确保修改它们以匹配你的环境配置，例如选择正确的GPU设备号和调整配置文件路径。
项目的配置文件介绍
配置文件（如default.yaml）是控制项目行为的核心，包含了：
模型设置：比如使用的网络结构、损失函数类型。训练参数：包括学习率、批次大小、迭代次数等。数据路径：指向训练和验证数据集的位置。预处理选项：图像的预处理步骤，如分辨率调整。输出和日志：指定训练日志和模型保存的路径。
配置文件的每一项都是可定制的，允许用户根据自己的需求调整实验条件。
以上就是对BiFuse项目的基本结构、启动文件和配置文件的简介。在开始项目之前，请务必详细阅读项目的README.md文件，了解如何安装依赖、准备数据集以及任何特定的项目说明或更新。