【源码】基于深度学习的视觉姿态估计项目DeepVO探索

项目简介

本项目名为“基于Python和PyTorch的视觉姿态估计系统”，主要利用深度神经网络对视频序列进行姿态估计，通过图像序列数据预测物体的姿态变化。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理和准备：data_operate.py 可从文件夹读取图像和姿态数据，生成包含图像路径、姿态和序列长度的数据框。
2. 模型定义：model.py 定义了深度学习模型 DeepVO，包含卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于提取图像特征并处理特征序列以估计物体姿态。
3. 训练和参数管理：parameters.py 定义了参数管理类 Parameters，管理训练参数、模型参数、路径参数等关键参数。
4. 数据生成和姿态估计：generate_pose.py 对开源项目中的视频序列进行姿态估计，使用预训练的 DeepVO 模型预测并保存姿态序列，同时计算预测姿态与真实姿态的损失值。
5. 训练脚本：main.py 负责数据加载、模型初始化、优化器创建以及训练过程，使用 Parameters 类管理参数，在多个训练周期中进行模型训练和验证。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装所需的依赖库，如numpy、pandas、PyTorch等。

数据准备

1. 在主目录下新建文件夹 /KITTI。
2. 下载KITTI图像数据集并保存在 /KITTI/images 下。
3. 下载KITTI数据集对应的位姿文件并保存在 /KITTI/pose 下。

配置参数

在 parameters.py 中修改路径与参数，包括数据集路径、训练参数、模型参数等。

运行训练

运行 main.py 文件开始训练过程。

姿态估计

运行 generate_pose.py 文件对视频序列进行姿态估计，并保存结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】