Depth Anything V2模型通过采用合成图像训练、增加教师模型容量,并利用大规模伪标签现实数据进行学生模型教学,显著提高了预测精度和效率,该工作为进一步研究提供了重要的理论基础和实践指导,特别是在如何结合合成数据和大量未标记现实数据来提升深度估计模型的性...
本篇将简单介绍Depth Anything V2单目深度估计模型,该模型旨在解决现有的深度估计模型在处理复杂场景、透明或反射物体时的性能限制。与前一代模型相比,V2版本通过采用合成图像训练、增加教师模型容量,并利用大规模伪标签现实数据进行学生模型教学,显著提高了预测精度和效率。 项目地址:depth-anything-v2.github.io 论文地...
可以很容易地观察到,Marigold在建模细节方面更胜一筹,而Depth Anything对于复杂场景产生了更稳健的预测。此外,如表1所示,Depth Anything比Marigold更高效且轻量级,并且有多种规模可供选择。然而,与此同时,Depth Anything对透明物体和反射的敏感度较高,这却是Marigold的优势所在。 在这项工作中,我们考虑到所有这些因素,...
Depth Anything V2 是一个先进的单目深度估计模型,它通过使用合成图像和大量未标记的真实图像进行训练,提供了比前一版本更精细、更鲁棒的深度预测。该模型在效率和准确性方面都有显著提升,速度比基于Stable Diffusion的最新模型快10倍以上。 Depth Anything V2官网链接地址:https://depth-anything-v2.github.io/ Depth...
Depth Anything V2在多个领域都有潜在的应用价值: 自动驾驶:准确的深度信息对自动驾驶系统至关重要。 增强现实(AR):可以帮助AR应用更好地理解真实世界的深度结构。 机器人视觉:使机器人能够更准确地感知环境中物体的距离。 3D重建:可以从单张2D图像中重建3D场景。
我们提出了PatchRefiner V2,这是一个增强且高效的框架,用于高分辨率单目度量深度估计。在原始PatchRefiner的优势基础上,PRV2引入了一个轻量级的精炼分支,显著提高了推理速度并减小了模型尺寸。凭借新颖的由粗到细(C2F)模块和噪声预训练策略,我们的框架成功缓解了噪声特征带来的挑战以及精炼分支缺乏预训练的问题。此外,我...
在本研究中,作者提出了Depth Anything v2,一种更强大的单目深度估计基础模型。它能够: ●提供稳健且细粒度更大的深度预测; ●支持具有各种模型大小(从25M到1.3B参数)的广泛应用; ●可轻松微调到下游任务,可以作为有效的模型初始化。 研究...
本文介绍了Depth Anything V2。不追求花哨的技术,而是旨在揭示关键发现,为构建强大的单目深度估计模型铺平道路。值得注意的是,与V1相比,本版本通过三项关键实践产生了更精细、更稳健的深度预测:1) 将所有带标签的真实图像替换为合成图像;2) 扩大教师模型的容量;3) 通过大规模伪标签真实图像的桥梁来教授学生模型。与...
这项工作展示了Depth Anything V2, 在不追求技巧的情况下,该项研究的目标是为建立一个强大的单目深度估计模型奠定基础。 在单目深度估计研究中,广泛使用的标记真实图像具有很多局限性,因此需要借助合成图像来确保精度。为了解决合成图像引起的泛化问题,作者团队采用了数据驱动(大规模伪标记真实图像)和模型驱动(扩大教师模...
Depth Anything V2通过创新方法实现了超越以往10倍的精确深度估计。其主要特点和优势如下：告别传统依赖：Depth Anything V2告别了传统依赖于真实标记图像的局限性，转而采用合成图像和伪标记真实图像的策略，显著提高了深度估计的精度。双重策略提升性能：研究者采用数据驱动和模型驱动的双重策略，通过大规模的...