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...
其中,Depth Anything V2 发布不久,已有 2.3k star ,更早版本 Depth Anything V1 收获 6.4k Star。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。 更多模型效果,点击下方视频了解: 本次苹果公司收录的 Depth Anything V2 为 Core ML 版本。作为该公司的机器学习框架,Core ML 旨在将...
作者认为使用这种简单的self-teaching能够获取到的额外信息是十分有限的, 所以在使用伪标签学习时给student model提出了更加困难的优化目标, 通过强迫student model获取额外的视觉信息并且在强扰动的情况下也能学习到robust的特征, 以此来更好的处理没见过的图片. Depth Anything技术原理 depth anything的整体思路和一般S-...
北京时间9月5日(周四)20:00,香港大学在读博士生杨丽鹤的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题 是:“Depth Anything V2 - 更精细更鲁棒的单目深度估计基础模型”, 本单目深度估计工作旨在改进其前置工作Depth Anything V1的精细度不足的问题,以及进一步提升V1对于复杂场景、抽象风格、反射面、...
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...
速度提升10倍以上!Depth Anything V2:更稳健、精细的单目深度估计(HKU&TikTok)#人工智能 #计算机 #科技 #算法 #自动驾驶 #深度估计 #顶会论文 - 3D视觉工坊于20240626发布在抖音,已经收获了2.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
近日,苹果公司在HuggingFace上发布了20个新的Core ML模型和4个数据集,字节大模型团队的单目深度估计模型 Depth Anything V2入选其中。 近日,苹果公司在HuggingFace上发布了20个新的Core ML模型和4个数据集,字节大模型团队的单目深度估计模型 Depth Anything V2入选其中。
来自香港大学、TikTok 等机构的研究者提出的 Depth Anything ,则是一个更为实用的解决方案。 论文标题:Depth Anything Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.10891.pdf 项目主页:https://depth-anything.github.io/ ...
近日,一种可有效利用大规模无标注图像的新 MDE 模型 Depth Anything 凭借强大的性能在社交网络上引起了广泛讨论,试用者无不称奇。 人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息,但机器人和 VR 头社等设备却往往没有这样的「配置」,往往只能靠单个摄像头或单张图像来估计深度。这个任务也被称为单目深度估计(MDE)。
研究者在六个具有代表性的不可见数据集 KITTI、NYUv2、Sintel、DDAD、ETH3D 和 DIODE 上全面验证了 Depth Anything 模型的零样本深度估计能力 ,并将其与最新 MiDaS v3.1 中的最佳 DPT-BEiT_L-512 模型进行了比较,后者使用的标注图像比前者多。 如表2 所示,在均使用 ViT-L 编码器的前提下,在广泛的场景中,...