CVPR 2020 3D Photography： github 代码测试

论文单张图像深度图3D效果

作者来自弗吉尼亚理工学院、国立清华大学和 Facebook，作者是从 单张 RGB-D 图像生成 3D 照相 （从单张图像到深度图再到3D效果），效果炫酷、惊艳，代码已开源 ，https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting 
项目主页：https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/
代码测试环境：windows10
          pytorch1.4
         torchvision 0.5.0
           python3.7
          CUDA：10.1
          cuDNN7.6

找来一张图片放入image文件夹下如下：

搭建好环境后执行 python main.py –config argument.ymlt即可，大概2-3分钟即可计算出结果。
使用论文中moon图片计算的结果，模拟镜头晃动、zoom-in 效果，毫无违和感。

   原图                                                                    计算的Depth图                                      3D效果

其他图测试：每个图需要2分钟的时间，可以看到其深度图不太精细，毕竟只有单幅图像的深度估计。

ECCV 2020 NeRF测试；能够看出其深度图在细节处更加优秀，也可以理解毕竟它是由有多张图像计算得到并合成为3D效果