在图2中,我们分别比较了两类中的两个代表性工作:Depth Anything作为判别模型,Marigold作为生成模型。可以很容易地观察到,Marigold在建模细节方面更优秀,而Depth Anything对于复杂场景则产生更鲁棒的预测。此外,如表1所示,Depth Anything比Marigold更高效且轻量级,同时提供不同尺度的选择。然而,Depth Anything对透明物体和反...
(ii)(多样性)单目图像可以覆盖更广泛的场景,这对模型的泛化能力和可扩展性至关重要。(iii)(易于注释)简单地使用预训练的MDE模型为未标记的图像分配深度标签,这只需要前馈推理步骤。更高效的是,这还产生了比激光雷达[18]更密集的深度图,并省略了计算密集的立体匹配过程。 Depth Anything 作者的工作利用标记和未标...
在CVer微信公众号后台回复:深度估计,即可下载论文和代码!深度估计最强开源新工作!一举刷新NYUv2 和 KITTI等数据集的SOTA!Depth Anything:一种鲁棒单目深度估计解决方案,利用各种未标记的图像和预训练模型中丰富的语义先验,具有优异的零样本深度估计能力,代码已开源
方法利用透视深度估计模型作为教师,并使用六面体投影为未标注的360度图像生成伪标签。图2展示了训练流程,包括在离线阶段使用“Segment Anything”来屏蔽未标注数据中的天空和水印区域。随后,使用标注数据和未标注数据进行联合训练,每个批次分配一半给每种数据。未标注数据通过“Depth Anything”生成的伪标签进行监督,这是一...
融合Flux模型 解压即用 防爆显存 AI绘画SD教程sdv3.5模型+FLUX模型浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字第01248号 增值电信业务经营许可证 沪B2-20100043...
depth_anything=DepthAnything.from_pretrained('checkpoints/depth_anything_vitb14',local_files_only=True) 我的机器是3090显卡,对.png文件进行推理,测了一下时间大概在1s左右。 onnx文件使用 此部分是用的spacewalk01对tensorRT配置中的文件,生成了onnx文件。
深度估计模型Depth Anything近期引起了广泛关注，我借此机会亲自体验了其强大功能。以下内容将聚焦于使用官方代码跑demo以及导出ONNX模型并进行部署的具体步骤。首先，从GitHub上获取代码：shell git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything 接下来，安装所需的依赖库。构建环境非常简单。针对输入...
点击前往Depth Anything官网体验入口 Depth Anything通过设计数据引擎来扩大数据集,并自动注释大规模未标记数据,从而显着扩大数据覆盖范围,减少泛化误差。它还使用数据增强工具创建更具挑战性的优化目标,以及开发辅助监督来继承编码器的语义先验。该工具展现出了零失真能力评估中的高泛化能力。
原项目地址:https://github.com/apple/ml-depth-proComfyui节点地址:https://github.com/spacepxl/ComfyUI-Depth-Pro大家多多支持开源作者,记得给他们点个star哦深入学习ComfyUI,AI知识,知识星球APP号:96920057模型,工作流等下载,更新日期是2024年10月5日中午12点多
方法利用透视深度估计模型作为教师,并使用六面体投影为未标注的360度图像生成伪标签。图2展示了训练流程,包括在离线阶段使用“Segment Anything”来屏蔽未标注数据中的天空和水印区域。随后,使用标注数据和未标注数据进行联合训练,每个批次分配一半给每种数据。未标注数据通过“Depth Anything”生成的伪标签进行监督,这是一...