在semantic segmentation上也有好的表现,claim可以作为多种下游任务的encoder Depth Anything V2 https://depth-anything-v2.github.io/ Abstract replacing all labeled real images with synthetic images scaling up the capacity of teacher model teaching student models via the bridge of large-scale pseudo-labele...
目前,已有下游 B 端用户将 Depth Anything V2 内置进产品当中。 注:下游用户 Quick Depth 将 Depth Anything V2 内置进产品的效果 2. Depth Anything V1 训练过程 Depth Anything 从立项到 V2 版本发布并被苹果选入 Core ML,历经一年左右时间。据成员分享,这当中,最困难部分在于两方面: 如何训练模型,以达到并...
与Depth Anything V1在细粒度细节上的比较 与Depth Anything V1 的稳健性比较 与Marigold 和 Geowizard 的比较 视频深度可视化 注意: Depth Anything V2是一种基于图像的深度估计方法,我们使用视频只是为了更好地展示我们的优势。 数据覆盖范围 我们使用595K张合成图像来训练初始最大的教师模型,并使用62M+张真实伪...
值得一提的是,Depth Anything V1 与 V2 两个版本论文一作是团队实习生。 近日,字节跳动大模型团队开发的成果 Depth Anything V2 ,入选苹果公司 Core ML 模型库,目前已呈现在开发者相关页面中。 Depth Anything 是一种单目深度估计模型,V1 版本发布于 2024 年初,V2 版本发布于 2024 年 6 月,包含 25M 到 1....
Here we compare our Depth Anything with the previously best MiDaS v3.1 BEiTL-512model. Please note that the latest MiDaS is also trained on KITTI and NYUv2, while we do not. MethodParamsKITTINYUv2SintelDDADETH3DDIODE AbsRel$\delta_1$AbsRel$\delta_1$AbsRel$\delta_1$AbsRel$\delta_1$...
重新审视Depth Anything V1的标记数据设计 在MiDaS在无监督单目深度估计方面的开创性工作基础上,近期研究倾向于构建更大规模的训练数据集,以努力提升估计性能。值得注意的是,Depth Anything V1、Metric3D V1和V2,以及ZeroDepth,分别从不同来源收集了150万、800万、1600万和1500万张标记图像用于训练。然而,很少有研究...
字节跳动大模型团队成果 Depth Anything V2 现已被苹果官方收入 Core ML 模型库。本文介绍了 Depth Anything 系列成果的研发历程、技术挑战与解决方法,分享了团队对于 Scaling Laws 在单一视觉任务方面的思考。值得一提的是,Depth Anything V1 与 V2 两个版本论文一作是团队实习生。 °GitHub 8k Star,一作实习生...
- **2024-06-25:** Depth Anything is integrated into [Apple Core ML Models](https://developer.apple.com/machine-learning/models/). See the instructions ([V1](https://huggingface.co/apple/coreml-depth-anything-small), [V2](https://huggingface.co/apple/coreml-depth-anything-v2-small)) ...
新功能:引入 Depth Anything v2 模型,该模型采用最新的先进技术,提供卓越的保真度和性能。 双重采样:与基于图像的深度估计器相比,我们的插件通过在各帧之间随机调整AI模型的权重并对结果进行平均处理,从而提供更稳定的深度估计。 系统支持:该插件支持Mac系统上的After Effects 2025、2024和2023版本。
Depth Anything V2 builds upon its initial version Depth Anything V1 [48]. Here we first revisit the principle of the V1 Model. In monocular depth estimation, to solve the difficulty of building a large-scale data set with tens of millions of depth labels, the Depth Anything Model (DAM) ...