深度估计模型的长期基准工作区，覆盖模型复现、推理、评测、成本对比和生成式深度训练线。全项目使用相对路径，入口脚本自解析项目根目录，外部数据和权重通过软链接入，可整体搬移。迁移到新机器的完整流程见 docs/MIGRATION.md。
评测线当前有 11 个进入主表并被 official 基准入口支持的模型，登记于 docs/references/model_registry.yaml（历史参考；运行时真相源为 configs/eval 继承树）：
| 模型族 | 注册模型 | 类型 | 推理入口 |
|---|---|---|---|
| depth_anything | da1_large_hf | 相对深度 | tools/predict/predict_depth_anything_hf_nyu.py |
| depth_anything | da2_large_hf | 相对深度 | 同上 |
| depth_anything | da2_metric_indoor_large_hf | 米制深度 | 同上 |
| depth_anything | da3_giant_large | 米制深度 | tools/predict/predict_da3_nyu.py |
| anydepth | anydepth_dav2_sdt_vitb | 相对深度 | tools/predict/predict_anydepth_nyu.py |
| anydepth | anydepth_da3_sdt_vitl | 相对深度 | 同上 |
| depth_pro | depth_pro | 米制深度 | tools/predict/predict_depth_pro_nyu.py |
| marigold | marigold_depth_v1_1 | 相对深度 | tools/predict/predict_marigold_nyu.py |
| depthfm | depthfm_v1 | 相对深度 | tools/predict/predict_depthfm_nyu.py |
| metric3d | metric3d_vit_giant2 | 米制深度 | tools/predict/predict_metric3d_nyu.py |
| fe2e | fe2e_ldrn_step1x | 米制深度 | scripts/inference/run_fe2e_nyu.sh（内部调用 Reference/FE2E/evaluation.py） |
另有两条登记但未进入主表的方向：jasmine（自监督单目深度，源码权重已就位、可本地运行，尚未接入 official 基准入口，SD2 底座暂以 Marigold 顶替）和 flux2（项目内生成式 depth/normal LoRA 训练线，旧结果已全部判无效归档，待重启）。
AnyDepth 与 Depth Anything 是两套独立模型族，结果目录和表格必须分开。
项目一切运行由 configs/ 的 _base_ 继承树驱动（规范全文见
/opt/data/private/code/Generate/image2image/docs/项目入库规范.md；本项目迁移台账见
docs/MIGRATION_TO_STANDARD.md）。一次评测 = 一份 yaml + 一行 bash：
bash scripts/eval.sh configs/eval/depth_bench/<实验>.yamlconfigs/datasets/depth/：数据集 pipeline 配置（manifest 路径、EvalDepthPairedDataset 参数）。configs/eval/_base_/：评测协议块（eigen crop / no crop、深度范围、七指标清单）。configs/eval/depth_bench/<实验>.yaml：逐实验 delta（pred_dir、alignment、输出目录）。- 解析由
src/utils/config_loader.py（与 image2image 逐字同源）完成；深合并、null 整块替换、./与../相对路径按 yaml 所在目录解析。 - 历史注册表四件套（model_registry / dataset_registry / benchmark_protocol / paper_metric_sources）
已降级为参考文档，迁至
docs/references/，不再是运行时真相源。 - flux2 训练线的归属（迁回本项目或整线迁至 flux2 项目）见 MIGRATION_TO_STANDARD.md Gate 4，待决策。
configs/ 单一真相源：datasets 管线 + eval 协议 + 逐实验 delta yaml
Dataset/ 数据集框架（DATASETS 注册器 + EvalDepthPairedDataset）
Evaluation/ 评测框架（METRICS 注册器 + metrics/depth 七指标四对齐 + evaluator + CLI）
dataset/ 数据唯一落点：外部数据根软链(<名>_raw) + manifests/ + splits/ + samples/ + 本地评测布局
docs/ 项目文档；归档在 docs/archive/；环境快照在 docs/env/；降级注册表在 docs/references/
src/utils/ ConfigLoader（与 image2image 逐字同源）
src/depth_estimation/ 共享库：路径常量和几何工具
tools/data/ 清单构建和数据整理
tools/predict/ 各模型 NYU 推理入口
tools/eval/ 指标评测
tools/flux2/ flux2 训练线的导出、评测和可视化
tools/report/ 结果索引、报告和统一可视化
tools/ops/ benchmark 包装器、元数据回填和结构校验
scripts/data/ 权重下载、数据集解压、本地软链重建
scripts/inference/ 各模型推理运行入口
scripts/benchmark/ smoke、official 和批量基准测试
scripts/flux2/ flux2 训练线运行入口
scripts/ops/ 归档、索引汇总和结构校验入口
outputs/inference/ 推理输出和指标
outputs/experiments/ 正式训练实验和人脸评测源图
outputs/benchmark/ 基准测试记录
outputs/diagnostics/ 异常诊断输出
outputs/archive/ 错误、失败、非正式结果归档
outputs/reports/ 生成的结果索引
logs/ 按 data_prep、inference、train、benchmark 分类的日志，旧日志在 logs/archive/
cache/ 运行期锁和下载缓存
Reference/ 第三方源码快照
weights/ 指向共享预训练权重的软链
- 所有 shell 入口用
ROOT=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../.." && pwd)自解析项目根，随后cd "$ROOT"；项目放在任何路径都能运行。 - 所有 Python 工具的路径默认值是项目根相对路径，直接运行工具时先
cd到项目根。 - 外部依赖只有两个根目录，均可用环境变量覆盖：
DATA_ROOT（默认/opt/data/private/datas/Datasets/Depth_Estimation）和PRETRAIN_ROOT（默认/opt/data/private/datas/Pretrain_model），定义在src/depth_estimation/paths.py和scripts/data/prepare_local_assets.sh。 - 项目内不直接写外部绝对路径：数据经
dataset/<名>_raw软链、权重经weights/软链引用，软链统一由bash scripts/data/prepare_local_assets.sh幂等重建。 - 跨项目依赖有两个，均可环境变量覆盖：flux2 训练框架（
FLUX2_ROOT，仅训练线需要）和 DINOv3 代码仓（DINOV3_REPO，预留钩子，当前流水线非必需）。
常用入口，全部从项目根执行：
bash scripts/ops/validate_project.sh # 结构和注册表校验
bash scripts/ops/collect_results_index.sh # 刷新结果索引
bash scripts/benchmark/collect_benchmark_index.sh # 刷新 benchmark 索引
DRY_RUN=1 bash scripts/ops/archive_invalid_results.sh单模型正式评测（NYU official 654 张，第一基准）：
MODEL=da1_large_hf GPU=0 N=654 bash scripts/benchmark/run_benchmark_official_nyu.sh
MODEL=fe2e_ldrn_step1x GPU=0,1,2,3 N=654 FE2E_NUM_GPUS=4 bash scripts/benchmark/run_benchmark_official_nyu.sh批量评测走批处理文件，一行未注释等于一个模型评测，编辑后直接执行：
bash scripts/benchmark/batch_official.sh链路预检（不进正式结果表）：
N=64 bash scripts/benchmark/run_benchmark_smoke_nyu.shflux2 训练线（重启前只保留入口，不代表有效结果）：
bash scripts/flux2/run_flux2_synth_mix_lora128_1k_4gpu.sh # config、步数、结果目录可用环境变量覆盖official 入口自带 cache/benchmark_official.lockdir 单任务锁，防止并发污染速度和显存口径。
- 正式跨模型比较以 NYU Depth V2 official test 654 张为第一基准；16 张 subset 只能作 smoke。
- 米制深度模型主结果对齐方式为
none；相对深度模型同时报告least_square和least_square_disparity。 - 报告和横向对比不使用各模型自带预览图，统一从
.npy重新渲染：深度图turbo / 0.001m-10m，误差图inferno / 0m-2m（显式加--with-error-row）。入口：
python tools/report/visualize_depth_comparison.py- 正式推理 run 必须包含预测结果、评测输出、
benchmark.json、run_config.yaml和command.txt；正式训练 run 要求见docs/PROJECT_DESIGN.md。
原始数据放在 DATA_ROOT 下，项目内只保留软链、清单和布局。当前登记的训练入口清单（Hypersim 90% / Virtual KITTI 10% 混合）：
dataset/manifests/synth_mix_depth_normal_train_{1k,5k,10k}.jsonl
dataset/manifests/synth_mix_depth_normal_train_{1k,5k,10k}_materialized.jsonl
正式训练默认使用 *_materialized.jsonl。NYU 评测布局 dataset/nyu_depth_v2_labeled_test/ 由官方 .mat 加 Marigold official split 生成，重建命令见 docs/MIGRATION.md。数据集状态刷新：
python tools/data/write_dataset_status.py错误、失败或非正式结果不删除，统一归档到 outputs/archive/invalid_时间戳/：
DRY_RUN=1 bash scripts/ops/archive_invalid_results.sh # 预览
bash scripts/ops/archive_invalid_results.sh # 执行
INCLUDE_FAILED_VERIFY=1 bash scripts/ops/archive_invalid_results.sh # 处理空失败 verify 目录docs/PROJECT_DESIGN.md：项目结构和不变量。docs/MIGRATION.md：迁移到新机器的完整流程（环境、权重、数据集、核对）。docs/DATASETS.md：数据集状态和下载规则。docs/MODELS.md：模型族和注册表规则。docs/EVALUATION_PROTOCOL.md：指标和对齐规则。docs/TRAINING_PROTOCOL.md：训练规范。docs/BENCHMARK_PROTOCOL.md：基准测试记录规范。docs/RESULTS_INDEX.md：结果索引和汇总口径。docs/CURRENT_TASKS.md：未完成任务和阻塞项。