引言
最近看到一个叫Depth Anything单目深度估计模型火了，于是抽空把代码和模型下载下来体验了一下，发现确实是很强大。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.10891.pdf
代码链接：https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
项目主页: https://depth-anything.github.io/
本文只记录如何使用官方代码跑demo，以及如何导出onnx模型并用onnxruntime做部署。
1. 使用官方代码跑demo
首先从GitHub把代码clone下来：
git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
然后安装依赖库：
cd Depth-Anything
pip install -r requirements.txt
依赖库比较少，搭建环境非常简单，装好以后就可以跑demo了。如果是输入图像，那么可以执行下面的脚本：
python run.py --encoder <vits | vitb | vitl> --img-path <img-directory | single-img | txt-file> --outdir <outdir>
比如：
python run.py --encoder vitb --img-path ../test.jpg --outdir output/
--img-path参数可以是单张图像的路径、存放多张图片的文件夹的路径、存放一系列图像路径的TXT文件的路径。目前官方发布了三个模型：depth_anything_vits14.pth,depth_anything_vitb14.pth,depth_anything_vitl14.pth，分别与参数里的vits, vitb,vitl对应。执行上面的命令后，会自动从Huggingface的网站上下载对应的模型。「不过需要注意的是，国内目前无法访问Huggingface」。怎么办呢？不用慌，我们可以使用Huggingface的镜像网站。首先在命令行执行下面的命令设置一下环境变量：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
然后再运行run.py脚本就可以愉快地跑模型了，脚本会把结果输出到--outdir参数指定的目录中。下面是我用nuScenes数据集中的图片跑出
如果需要跑视频，那么可以用run_video.py脚本:
python run_video.py --encoder vitb --video-path assets/examples_video --outdir output/
Python Onnx模型部署
2.1 导出onnx模型
导出onnx模型的方法可以参考下面这个仓库：
https://github.com/fabio-sim/Depth-Anything-ONNX
把代码下载下来后运行export.py脚本即可导出onnx模型:
python export.py --model s # s对应vits模型
导出的onnx模型默认存放在weights/目录下。在这个脚本中，同样会去Huggingface网站上下载PyTorch模型，因此需要用镜像网站替换一下。替换方法很简单，就是把代码中指定的链接将huggingface.co直接替换为hf-mirror.com。
depth_anything.to(device).load_state_dict(
torch.hub.load_state_dict_from_url(
f"https://hf-mirror.com/spaces/LiheYoung/Depth-Anything/resolve/main/checkpoints/depth_anything_vit{model}14.pth",
map_location="cpu",
),
strict=True,
)
另外，这个脚本导出onnx模型的时候是使用的动态参数模型，如果不想用动态参数可以把dynamic_axes参数去掉改成静态模式。导出的onnx模型还可以使用onnx-simplifier工具简化一下。
2.2 用onnxruntime部署onnx模型
部署Depth Anything模型也是差不多的流程。加载好onnx模型后，首先需要对输入图像做预处理，预处理的时候需要做减均值再除以标准差对图像数据做规范化，其他处理操作与YOLOv8和RT-DETR是一样的。预处理函数preprocess的实现如下：
def preprocess(
bgr_image,
width,
height,
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
):
image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (width, height)).astype(np.float32)
image = (image - mean) / std
image = np.transpose(image, (2, 0, 1)).astype(np.float32)
input_tensor = np.expand_dims(image, axis=0)
return input_tensor
输入数据准备好以后，就可以送入模型进行推理：
outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: input_tensor})
得到模型推理结果后，只需要做一点简单的后处理操作就可以了:
depth = outputs[0][0]
depth = np.transpose(depth, [1, 2, 0]) #chw->hwc
depth = cv2.normalize(depth,None, 0,255,cv2.NORM_MINMAX,cv2.CV_8UC1)
colormap = cv2.applyColorMap(depth,cv2.COLORMAP_INFERNO)
colormap = cv2.resize(colormap,(image_width,image_height))
combined_results = cv2.hconcat([image, colormap])
后处理的时候首先调用OpenCV的normalize函数将深度图的像素值调整到[0,255]的范围内，然后调用applyColorMap函数对深度图进行伪彩色化：
模型输入尺寸设置为518x518，batch size设置为1，在GeForce RTX 3090显卡上3个模型的耗时如下：
| 模型 | 模型精度 | 耗时 |
|---|---|---|
| depth_anything_vits14.onnx | FP32 | 16 ms |
| depth_anything_vitb14.onnx | FP32 | 42 ms |
| depth_anything_vitl14.onnx | FP32 | 90 ms |
C++ Onnx模型部署
#include "dpt.h"
Dpt::Dpt()
{
blob_pool_allocator.set_size_compare_ratio(0.f);
workspace_pool_allocator.set_size_compare_ratio(0.f);
}
int Dpt::load(std::string param_path, std::string bin_path, int _target_size,
const float* _mean_vals, const float* _norm_vals, bool use_gpu)
{
dpt_.clear();
blob_pool_allocator.clear();
workspace_pool_allocator.clear();
ncnn::set_cpu_powersave(2);
ncnn::set_omp_num_threads(ncnn::get_big_cpu_count());
dpt_.opt = ncnn::Option();
#if NCNN_VULKAN
dpt_.opt.use_vulkan_compute = use_gpu;
#endif
dpt_.opt.num_threads = ncnn::get_big_cpu_count();
dpt_.opt.blob_allocator = &blob_pool_allocator;
dpt_.opt.workspace_allocator = &workspace_pool_allocator;
/* char parampath[256];
char modelpath[256];
sprintf(parampath, "dpt%s.param", modeltype);
sprintf(modelpath, "dpt%s.bin", modeltype);*/
dpt_.load_param(param_path.c_str());
dpt_.load_model(bin_path.c_str());
target_size_ = _target_size;
mean_vals_[0] = _mean_vals[0];
mean_vals_[1] = _mean_vals[1];
mean_vals_[2] = _mean_vals[2];
norm_vals_[0] = _norm_vals[0];
norm_vals_[1] = _norm_vals[1];
norm_vals_[2] = _norm_vals[2];
color_map_ = cv::Mat(target_size_, target_size_, CV_8UC3);
return 0;
}
int Dpt::detect(const cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth_color)
{
int width = rgb.cols;
int height = rgb.rows;
// pad to multiple of 32
int w = width;
int h = height;
float scale = 1.f;
if (w > h)
{
scale = (float)target_size_ / w;
w = target_size_;
h = h * scale;
}
else
{
scale = (float)target_size_ / h;
h = target_size_;
w = w * scale;
}
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(rgb.data, ncnn::Mat::PIXEL_RGB, width, height, w, h);
// pad to target_size rectangle
int wpad = target_size_ - w;
int hpad = target_size_ - h;
ncnn::Mat in_pad;
ncnn::copy_make_border(in, in_pad, hpad / 2, hpad - hpad / 2, wpad / 2, wpad - wpad / 2, ncnn::BORDER_CONSTANT, 0.f);
in_pad.substract_mean_normalize(mean_vals_, norm_vals_);
ncnn::Extractor ex = dpt_.create_extractor();
ex.input("image", in_pad);
ncnn::Mat out;
ex.extract("depth", out);
cv::Mat depth(out.h, out.w, CV_32FC1, (void*)out.data);
cv::normalize(depth, depth, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1);
cv::applyColorMap(depth, color_map_, cv::ColormapTypes::COLORMAP_INFERNO);
cv::resize(color_map_(cv::Rect(wpad / 2, hpad / 2, w, h)), depth_color, rgb.size());
return 0;
}
int Dpt::draw(cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth_color)
{
cv::cvtColor(depth_color, rgb, cv::COLOR_RGB2BGR);
return 0;
}
最终的结果如下：
源码下载地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/89616293