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代码讲解系列-CV(七)——前沿论文复现

文章目录

  • 一、论文速览
    • 1.1 确定baseline
    • 1.2 DepthMaster: Taming Diffusion Models for Monocular Depth Estimation
  • 二、数据环境搭建
    • 2.1 环境搭建
    • 2.2 数据权重
  • 三、推理debug
    • 3.1 单图推理
    • 3.2 数据集验证
  • 四、模型训练
    • 4.1 数据读取
    • 4.2 训练流程
  • 五、作业

一、论文速览

1.1 确定baseline

方法1:catalyzex

首先就是谷歌学术、搜索关键词、确定搜索年份
在这里插入图片描述
方法2:paperwithcode
在这里插入图片描述

1.2 DepthMaster: Taming Diffusion Models for Monocular Depth Estimation

在这里插入图片描述
https://indu1ge.github.io/DepthMaster_page

在这里插入图片描述

二、数据环境搭建

2.1 环境搭建

复杂项目尽量使用独立环境
3DGS、Mamba等需要编译CUDA算子时务必对齐cuda版本

在这里插入图片描述

2.2 数据权重

1.注意论文是否有额外的预处理步骤,如数据格式转换。
2.根据论文的要求或代码放置数据
3.注意训练、验证、测试集的划分
在这里插入图片描述

三、推理debug

3.1 单图推理

在这里插入图片描述

3.2 数据集验证

在这里插入图片描述
与论文验证一直

四、模型训练

4.1 数据读取

在这里插入图片描述

4.2 训练流程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

五、作业

一、基于本课内容,复现DepthMaster,尝试使用accelerator库进行训练。

二、根据自身方向选择一个Baseline进行复现

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