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在运行monodepth2时，文章使用的数据集是jpg格式，而从KITTI下载的是png格式。jpg格式的数据集使用起来的运行速度会更快。因此文章给了转换方法。其中kitti_data/换成你需要转换的数据集所在的地址。而且运行完后会将原先的png格式图片删除。find kitti_data/ -name '*.png' | parallel 'convert -quality 92 -sampl
缺少skimage文件引起报错，通过pip install scikit-image命令来安装它。
代码链接：https://github.com/nianticlabs/monodepth2论文链接：ICCV 2019 (arXiv pdf) 1.环境配置#创建一个新的环境conda create -n monodepth2 python==3.6.6#配置相应的库conda install pytorch=0.4.1 torchvision=0.2.1 -c pytorch
KITTI数据集组成少一个总体的文件形式：2011_09_29文件夹下如下图。2011_09_29文件夹中2011_09_29_drive_0004_sync、2011_09_29_drive_0026_sync、2011_09_29_drive_0071_sync、2011_09_29_drive_0108_sync都是独立的数据集，里面的【结构】完全一样，如下图。KITTI数据集是一台载有4个
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