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深度

CGI-Stereo

CGI-Stereo 双目视差估计;使用独立、已校正的左右图像,输出像素视差及着色图。

部署到自己的板卡
QCS6490
136.8msW8A8
QCS8550
需适配
IQ9
需适配
IQ8
需适配

机房真机实测,全部精度 ›

运行效果

样例输入
模型输出
机房真机 QCS6490 · W8A8 · 处理耗时 142.8 ms

板卡实测

真机处理时延的中位数。多阶段模型计入各阶段处理,生成模型的耗时受输入和输出长度影响。

板卡精度速度峰值内存
QCS6490W8A8默认136.8 ms172 MB
W8A16不支持174 MB
QCS8550—需适配—
IQ9QCS9075—需适配—
IQ8QCS8275—需适配—

部署指南

  1. 1

    在工作流中跑通

    用样例或自己的输入在机房的QCS6490 上运行,确认结果和速度。

  2. 2

    导出工程

    在工作流右上角选择「导出」,下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定,前后处理与网站运行时一致。

  3. 3

    在板卡上安装运行库

    把工程拷到QCS6490(ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境,AidLux ≥ 2.0),在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。

    python3 install-sdk.py
  4. 4

    只需要模型文件?

    各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗,按芯片下载,文件与工程包中的完全一致。

    hf download APLUX-Agora/CGI-Stereo --include "targets/QCS6490/*" --local-dir ./resources
  5. 5

    运行

    结果写入 outputs/,并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidLite 接口加载模型,代码完整随包提供。

    python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件
AidLux 开发文档 ↗

规格

任务
深度
来源
Model Farm
已知限制
需要同尺寸、完成双目校正的左右图像。输出为模型输入尺寸下的水平像素视差,原图换算系数保留在导出中;未提供相机标定,不能当作米制距离。显示图最长边为 1280,NPZ 保留完整模型视差与尺寸信息。当前开放 A1 W8A8 的 KITTI 320×192 构建;SceneFlow 960×224 / 960×256 构建在此样例上出现网格噪声或未通过重投影校验,未开放。
许可证
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版本
1.0.0