5分钟上手 Lite-Mono：单目深度估计工具快速部署与测试教程

【免费下载链接】Lite-Mono[CVPR2023] Lite-Mono: A Lightweight CNN and Transformer Architecture for Self-Supervised Monocular Depth Estimation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono

Lite-Mono 是一款基于深度学习的单目深度估计工具，能够从单张图像中精确计算场景深度信息。本教程将帮助你快速部署并测试这一强大工具，即使是深度学习新手也能轻松上手。

准备工作：环境搭建与依赖安装

1. 克隆项目仓库

首先需要将 Lite-Mono 项目代码克隆到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono cd Lite-Mono

2. 安装核心依赖

项目依赖文件位于 lite-mono-pretrain-code/requirements.txt，包含以下关键组件：

• timm==0.4.12（PyTorch 图像模型库）
• tensorboardX==2.2（训练可视化工具）
• torchvision（PyTorch 视觉工具包）

使用 pip 安装所有依赖：

pip install -r lite-mono-pretrain-code/requirements.txt

⚠️ 注意：确保已安装 PyTorch（建议 1.7.0+ 版本）和对应版本的 CUDA（如使用 GPU 加速）

核心功能解析：为什么选择 Lite-Mono？

Lite-Mono 采用创新的轻量级 CNN 与 Transformer 混合架构，在保持高精度的同时大幅提升运行速度。其网络结构如下：

图：Lite-Mono 深度估计网络架构，包含 DepthNet 和 PoseNet 两个核心模块

三大核心优势

1. 速度优势：在 Titan XP 和 Jetson Xavier 等不同硬件平台上，Lite-Mono 均表现出优异的推理速度：

图：不同批次大小下 Lite-Mono 与其他模型的推理速度对比（单位：ms）

2. 鲁棒性强：在各种环境条件（明亮、黑暗、雾天、雪天等）下均保持稳定性能：

图：Lite-Mono 在不同环境条件下的性能指标（mCE 越低越好，mRR 越高越好）

3. 轻量化设计：提供多种模型规格（Tiny/Small/Base/Large），满足不同硬件需求

快速上手：运行你的第一个深度估计

1. 准备预训练模型

从官方渠道获取预训练模型权重，并解压到项目目录下，形成如下结构：

Lite-Mono/ └── weights/ ├── encoder.pth └── depth.pth

2. 执行单张图像测试

使用项目提供的 test_simple.py 脚本进行快速测试：

python test_simple.py \ --image_path path/to/your/image.jpg \ --load_weights_folder ./weights \ --model lite-mono-small

参数说明：

• --image_path：测试图像路径（支持单张图片或图片文件夹）
• --load_weights_folder：预训练模型权重所在文件夹
• --model：模型类型（可选：lite-mono/lite-mono-small/lite-mono-tiny/lite-mono-8m）

3. 查看输出结果

程序会在输入图像所在目录生成两个文件：

• [图像名]_disp.npy：深度数据的 numpy 数组文件
• [图像名]_disp.jpeg：彩色编码的深度可视化图像

常见问题解决

Q1: 如何处理 "CUDA out of memory" 错误？

A1: 尝试使用更小的模型（如 lite-mono-tiny）或添加--no_cuda参数使用 CPU 推理

Q2: 输入图像有尺寸限制吗？

A2: 模型会自动将输入图像调整为训练时的尺寸（可在代码中查看 encoder_dict['height'] 和 encoder_dict['width']）

Q3: 如何批量处理图像？

A3: 将--image_path指定为包含图像的文件夹，并通过--ext参数指定图像扩展名（默认为 jpg）

进阶探索

• 训练自定义数据：修改 train.py 脚本配置，使用自己的数据集进行模型训练
• 模型优化：调整 networks/ 目录下的网络结构文件，探索更优的模型配置
• 评估指标：使用 evaluate_depth.py 脚本评估模型在标准数据集上的性能

通过本教程，你已经掌握了 Lite-Mono 的基本部署和使用方法。这个轻量级但功能强大的工具为单目深度估计任务提供了高效解决方案，无论是学术研究还是工业应用都能发挥重要作用。现在就开始探索你的深度估计应用吧！

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