Добавлены пропсы конвейера и стереодвижки, задействованные в прогоне

assets/conveyors (274 МБ) - ленты и угловая секция NVIDIA, на которые ссылается сцена
относительным путём. Раньше исключались как перекачиваемые, но без них сцена не
композится из коробки.

cv/ - код стереодвижков, которые вызывает control_test, без весов:
* defom-stereo - рабочий бейзлайн (DEFOM vitl, вход 480, iters 24)
* crestereo - второй движок, точнее по габаритам (MAE 23.5 против 32.8 мм)
* fast-foundationstereo - проверялся, в бейзлайн не вошёл
* circular_section.py - показатель кругового сечения, перенесён в measure_plane.py:
  выравнивает облако по СОБСТВЕННЫМ главным осям и режет на пяти высотах вдоль каждой.
  Три самодельные версии (мировые оси, одно сечение) давали хуже; результаты проверки
  на эталонной геометрии - в circular_section_results.json

Веса по-прежнему не в репозитории - источники в MODELS.md. Наборы кадров прежних
прогонов (cv/flow_*, 1.26 ГБ) исключены: это выход, а не исходники.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

cv/crestereo/convert_to_onnx.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import torch
+import torch.nn.functional as F
+import numpy as np
+import cv2
+from imread_from_url import imread_from_url
+
+from nets import Model
+
+if __name__ == '__main__':
+
+	model_path = "models/crestereo_eth3d.pth"
+
+	model = Model(max_disp=256, mixed_precision=False, test_mode=True)
+	model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=True)
+	model.eval()
+
+	in_h, in_w = (480, 640)
+	t1_half = torch.rand(1, 3, in_h//2, in_w//2)
+	t2_half = torch.rand(1, 3, in_h//2, in_w//2)
+
+	t1 = torch.rand(1, 3, in_h, in_w)
+	t2 = torch.rand(1, 3, in_h, in_w)
+	flow_init = torch.rand(1, 2, in_h//2, in_w//2)
+
+	# Export the model
+	torch.onnx.export(model,               
+	                  (t1, t2, flow_init),
+	                  "crestereo.onnx",   # where to save the model (can be a file or file-like object)
+	                  export_params=True,        # store the trained parameter weights inside the model file
+	                  opset_version=12,          # the ONNX version to export the model to
+	                  do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization
+	                  input_names = ['left', 'right','flow_init'],   # the model's input names
+	                  output_names = ['output'])
+
+	# Export the model without init_flow (it takes a lot of time)
+	# !! Does not work prior to pytorch 1.12 (confirmed working on pytorch 2.0.0)
+	# Ref: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/73760
+	torch.onnx.export(model,               
+	                  (t1_half, t2_half),
+	                  "crestereo_without_flow.onnx",   # where to save the model (can be a file or file-like object)
+	                  export_params=True,        # store the trained parameter weights inside the model file
+	                  opset_version=12,          # the ONNX version to export the model to
+	                  do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization
+	                  input_names = ['left', 'right'],   # the model's input names
+	                  output_names = ['output'])
+
+
+
+