SENSE:用于场景流估计的共享编码器 ICCV 2019口头论文PyTorch实施。 执照 版权所有(C)2019 NVIDIA Corporation。 版权所有。 根据CC BY-NC-SA 4.0许可( )许可。 要求 Python(经过Python3.6.10测试) PyTorch(经过1.3.0测试) SynchronizedBatchNorm(从借用) 张量板 tqdm OpenCV 科学的 麻木 强烈建议使用conda环境安装所有依赖项。 只需运行sh scripts/install.sh即可安装所有依赖项并编译相关包。 所有实验都是在8个2080ti GPU(每个具有11GB内存)或2个M40 GPU(每个具有24GB内存)上进行的。 在我们的原始实现中,我们使用C ++实现对光流和立体视差估计进行了成本量计算。 但是C ++实现严格要求PyTorch版本为