KITTI数据集深度估计新标杆Lite-Mono 8.7M模型性能全面测评【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-MonoLite-Mono是CVPR2023收录的轻量级CNN与Transformer融合架构专为自监督单目深度估计任务设计。该模型以仅8.7M的参数量在KITTI数据集上实现了精度与速度的双重突破为实时场景理解提供了高效解决方案。技术架构解析轻量化设计的核心突破Lite-Mono的创新架构通过三个关键模块实现性能飞跃跨深度卷积块(CDC Blocks)采用多尺度卷积核捕捉上下文信息局部全局特征交互模块(LGFI Block)融合细粒度细节与全局语义渐进式上采样结构平衡精度与计算效率图1Lite-Mono的DepthNet与PoseNet双网络结构展示了从特征提取到深度预测的完整流程该架构在lite-mono-pretrain-code/models/litemono.py中实现通过模块化设计确保了代码的可扩展性和可维护性。性能测评8.7M模型的精度革命在KITTI标准测试集上Lite-Mono系列模型展现了卓越性能核心指标领先Lite-MonoLargemCE 90.75%mRR 85.54%在保持轻量级的同时超越众多大模型Lite-MonoBase以8.7M参数量实现93.16% mCE和85.99% mRR参数量仅为MonoDepth2的1/10鲁棒性测试面对复杂环境干扰时Lite-Mono表现出优异的稳定性图2不同模型在清洁、明亮、黑暗、雾天等8种环境下的性能对比Lite-Mono系列底部四行展现了最佳综合表现在黑暗环境中Lite-MonoLarge的误差值(0.227)比MonoDepth2(0.280)降低19%雾天场景下误差降低19.4%充分验证了其环境适应性。速度测试实时部署的理想选择Lite-Mono在不同硬件平台上均实现了高效推理图3左图为Titan XP显卡上的推理速度右图为Jetson Xavier边缘设备上的性能表现关键速度指标Titan XP批量处理16张图像时达到115.3ms/帧Jetson Xavier实时处理达到47.4ms/帧约21FPS相比MonoDepth2在相同精度下速度提升3倍以上这种高效性能源于精心设计的网络结构和优化策略相关实现可参考lite-mono-pretrain-code/engine.py中的推理流程。快速开始三步上手Lite-Mono1. 环境准备git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono cd Lite-Mono pip install -r lite-mono-pretrain-code/requirements.txt2. 数据准备下载KITTI数据集并按datasets/kitti_dataset.py中的格式要求组织数据3. 推理测试python test_simple.py --model_name Lite-Mono-8M --image_path ./test_image.jpg总结轻量级深度估计的新范式Lite-Mono通过创新的CNN-Transformer混合架构在8.7M参数量下实现了精度超越传统大模型实时推理速度满足边缘设备需求优异的环境鲁棒性适应复杂场景无论是自动驾驶、机器人导航还是AR应用Lite-Mono都提供了一种高效、经济的深度估计解决方案。项目持续维护中更多优化和功能可关注train.py和trainer.py的更新记录。对于研究人员可通过networks/目录下的深度编码器和解码器实现进行二次开发普通用户则可直接使用预训练模型快速部署应用。Lite-Mono正推动着轻量级视觉模型在实际场景中的广泛应用。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考