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mc-cnn-chainer/demo.py at master · t-taniai/mc-cnn-chainer · GitHub
https://github.com/t-taniai/mc-cnn-chainer/blob/master/demo.py
完美的领带
1 周前
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Blame
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36
37
38
39
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44
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47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
from
__future__
import
print_function
import
argparse
import
chainer
import
cv2
import
numpy
as
np
import
mcnet
import
os
def
str2bool
(
v
):
if
v
.
lower
()
in
(
'yes'
,
'true'
,
't'
,
'y'
,
'1'
):
return
True
elif
v
.
lower
()
in
(
'no'
,
'false'
,
'f'
,
'n'
,
'0'
):
return
False
else
:
raise
argparse
.
ArgumentTypeError
(
'Boolean value expected.'
)
def
load_image
(
file
):
img
=
cv2
.
imread
(
file
,
cv2
.
IMREAD_ANYCOLOR
)
if
img
.
ndim
==
3
:
img
=
np
.
rollaxis
(
img
,
2
,
0
)
else
:
img
=
img
[
None
]
return
img
def
main
():
parser
=
argparse
.
ArgumentParser
(
description
=
'Dynamic SGM Net'
)
parser
.
add_argument
(
'--gpu'
,
'-g'
,
type
=
int
,
default
=
-
1
,
help
=
'GPU ID (negative value indicates CPU)'
)
parser
.
add_argument
(
'--out'
,
'-o'
,
default
=
'output'
,
help
=
'Directory to output the result'
)
parser
.
add_argument
(
'--vol'
,
'-v'
,
type
=
str2bool
,
default
=
False
,
help
=
'Save cost volume data'
)
args
=
parser
.
parse_args
()
outdir
=
args
.
out
print
(
'cuda:'
+
str
(
chainer
.
cuda
.
available
))
print
(
'cudnn:'
+
str
(
chainer
.
cuda
.
cudnn_enabled
))
print
(
'GPU: {}'
.
format
(
args
.
gpu
))
print
(
'outdir: '
,
outdir
)
print
(
''
)
chainer
.
config
.
train
=
False
chainer
.
set_debug
(
False
)
chainer
.
using_config
(
'use_cudnn'
,
'auto'
)
# Load MC-CNN pre-trained models from
# kitti_fast, kitti_slow, kitti2015_fast, kitti2015_slow, mb_fast, mb_slow
model_kitti
=
mcnet
.
MCCNN_pretrained
(
'mccnn/kitti_fast'
)
model_mb
=
mcnet
.
MCCNN_pretrained
(
'mccnn/mb_slow'
)
if
args
.
gpu
>=
0
:
# Make a specified GPU current
chainer
.
cuda
.
get_device_from_id
(
args
.
gpu
).
use
()
model_kitti
.
to_gpu
()
# Copy the model to the GPU
model_mb
.
to_gpu
()
# Copy the model to the GPU
samples
=
[]
#samples.append((model_mb, 'mb2014', 145))
samples
.
append
((
model_kitti
,
'kitti'
,
70
))
for
sample
in
samples
:
model
,
target
,
ndisp
=
sample
print
(
'Processing '
+
target
)
im0
=
load_image
(
os
.
path
.
join
(
'input'
,
target
,
'im0.png'
)).
astype
(
np
.
float32
)
im1
=
load_image
(
os
.
path
.
join
(
'input'
,
target
,
'im1.png'
)).
astype
(
np
.
float32
)
inputs
=
(
im0
,
im1
,
np
.
array
([
ndisp
]))
batch
=
chainer
.
dataset
.
concat_examples
([
inputs
],
args
.
gpu
)
with
chainer
.
no_backprop_mode
():
vol
=
model
(
*
batch
)[
0
].
array
disp
=
vol
.
argmin
(
0
).
astype
(
np
.
float32
)
*
(
255
/
ndisp
)
os
.
makedirs
(
os
.
path
.
join
(
args
.
out
,
target
),
exist_ok
=
True
)
cv2
.
imwrite
(
os
.
path
.
join
(
args
.
out
,
target
,
'disp0.png'
),
chainer
.
cuda
.
to_cpu
(
disp
))
if
args
.
vol
:
vol
.
tofile
(
os
.
path
.
join
(
args
.
out
,
target
,
'im0.bin'
))
if
__name__
==
'__main__'
:
main
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