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...
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....
足够通用,可转移到下游任务中(即微调),例如Depth Anything V1作为第三届MDEC竞赛中所有领先团队的预训练模型。 由于MDE的本质是一个判别任务,我们从Depth Anything V1开始,旨在保持其优点并纠正其缺点。有趣的是,我们将展示,要实现这一具有挑战性的目标,并不需要开发花哨或复杂的技术。最关键的仍然是数据。这确实...
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...
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...
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 AbsRelδ1AbsRelδ1AbsRelδ1AbsRelδ1AbsRelδ1AbsRelδ1 ...
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...
Depth Anything V2在细节处理上更精细，鲁棒性更强，速度相比基于Diffusion的SOTA模型有显著提升。此版本在Github上已获得2.3k星标，而V1版本则收获了6.4k星标。V1和V2版本的论文作者为团队实习生，展示了实习生在大模型研究中的重要角色。苹果公司Core ML模型库的集成，表明Depth Anything V2具备在iOS和...
2024-07-06: Depth Anything V2 is supported in Transformers. See the instructions for convenient usage. 2024-06-25: Depth Anything is integrated into Apple Core ML Models. See the instructions (V1, V2) for usage. 2024-06-22: We release smaller metric depth models based on Depth-Anything-...
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...