@skawa

■メソッドはこれ
https://github.com/compphoto/BoostingMonocularDepth

1. Pythonの機械学習の環境を作る
私の場合、Pythonは触ったことが無かったので、以下の導入手順を手探りで実施
http://stereo.jpn.org/jpn/stphmkr/google/index.html

更に「Environments」の直下にあるpytorch環境も導入
導入の仕方も、ググってどうにか入れる

2. GitHub上の資源をまとめて落として展開

3. merge net model の学習済みの重みデータをダウンロード
latest_net_G.pth（310MB）
して、所定のパスへ

4. MiDaS-v2の学習済みの重みデータをダウンロード
model.pt（412MB）

5. pythonの実行環境で、run.pyを実行。オプションのdepthNetは0で。
これでMR_MiDaSの方のデプスマップが生成されます。
（続く）

@skawa
6. LeResの学習済みの重みデータをダウンロード
res101.pth（518MB）
所定のパスへ

7. pythonの実行環境で、run.pyを実行。オプションのdepthNetは2で。
これでMR_LeResの方のデプスマップが生成されます。

8. ステレオフォトメーカーで元画像と生成したデプスマップを読み込み、Looking Glass Portrait用のRGBDデータを保存
MR_LeResで生成されたデータは、深度情報が反転しているので、ステレオフォトメーカーの「デプスマップ」⇒「デプスマップ反転」しておく。
（一般的には、こちらの方が標準的らしい？）

@skawa あと、「To use SGRnet as base: Install dependencies as following:」以降の手順は、まだ理解できていないのですが、生成したデプスマップを評価しているような気がします。
よって、ひとまず「その2」までの手順で良いんじゃないかなぁ