在图2中,我们分别比较了两类中的两个代表性工作:作为判别模型的Depth Anything和作为生成模型的Marigold。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 An...
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....
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对透明物体和反射较为敏感,这恰恰是Marigold的优势所在。 原文链接:10倍加速!今年最火的深度估计模型升级:Depth An...
根据表1可得,Depth Anything V2可以实现复杂场景的可靠预测,包括且不局限于复杂布局、透明对象、反射表面等;在预测的深度图中包含精细的细节,包括但不限于薄物体、小孔等;提供不同的模型规模和推理效率,以支持广泛的应用;具有足够的可推广...
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。 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...
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、透明物体 的鲁棒性。 Talk·信息 主题:Depth Anything V2 - 更精细更鲁棒的单目深度估计基础模型...
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...
试用链接:https://huggingface.co/spaces/Depth-Anything/Depth-Anything-V2 论文阅读 摘要 这项工作提出了 Depth Anything V2。我们不追求花哨的技术,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,此版本通过三个关键实践产生了更精细、更稳健的深度预测: ...
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...
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!