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_weights.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+import copy
+import torch
+import numpy as np
+import megengine as mge
+
+from nets import Model
+
+# Read Megengine parameters
+pretrained_dict = mge.load("models/crestereo_eth3d.mge")
+
+model = Model(max_disp=256, mixed_precision=False, test_mode=True)
+model.eval()
+
+state_dict = model.state_dict()
+for key, value in pretrained_dict['state_dict'].items():
+
+	print(f"Converting {key}")
+	# Fix shape mismatch
+	if value.shape[0] == 1:
+		value = np.squeeze(value)
+
+	state_dict[key] = torch.tensor(value)
+
+output_path = "models/crestereo_eth3d.pth"
+torch.save(state_dict, output_path)
+print(f"\nModel saved to: {output_path}")