See configs in configs/evaluation/monodepth.yaml.
python monodepth/infer.py
# torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 monodepth/infer_mp.py # accelerate with multi gpus
python monodepth/eval.pyAssume eval_models only have pi3, infer.py will generate folders like:
recons-eval
├── ...
├── outputs
| └── monodepth
| ├── hydra (runtime configs)
| └── pi3
| ├── bonn
| | ├── sequence_1
| | | ├── xxxxxx.npy
| | | ├── xxxxxx.png
| | | └── ...
| | ├── sequence_2
| | └── ...
| ├── kitti
| ├── nyu-v2
| └── sintel
└── ...
After infer.py finishes, you can run eval.py to evaluate the results.
Then the monodepth metrics will be generated in outputs/monodepth/{dataset_name}-metric.csv.
recons-eval
├── ...
├── outputs
| └── monodepth
| ├── hydra (runtime configs)
| ├── pi3
| | ├── bonn
| | | ├── sequence_1
| | | | ├── xxxxxx.npy
| | | | ├── xxxxxx.png
| | | | └── ...
| | | ├── sequence_2
| | | └── ...
| | ├── kitti
| | ├── nyu-v2
| | └── sintel
| ├── bonn-metric.csv
| ├── kitti-metric.csv
| ├── nyu-v2-metric.csv
| └── sintel-metric.csv
└── ...