1. 论文信息 2. 摘要 3. 效果展示 4. 重新审视Depth Anything V1 5. Depth Anything V2 6. 实验结果 7. 总结 推荐阅读 0. 这篇文章干了啥? 单目深度估计(MDE)由于其在下游任务中的基础性作用而越来越受到关注。精确的深度信息不仅在经典应用中很有用,如三维重建、导航和自动驾驶,在现代场景中,如AI生成...
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...
创建了一个 DepthAnythingV2 实例,加载了预训练的权重,并将模型移到了之前确定的设备上,并设置为评估模式。 model = DepthAnythingV2(**model_configs[encoder])model.load_state_dict(torch.load(f'checkpoints/depth_anything_v2_{encoder}.pth', ...
实验表明,我们提出的高级框架PatchRefiner V2(PRV2)在各种轻量级架构上均表现出色。在UnrealStereo4K 数据集上,PRV2在定量结果和推理速度方面均显著优于其他高分辨率度量深度估计框架。此外,我们还评估了在不同框架(PR和PRV2)上采用的SSIGM损失在各种真实世界数据集(包括CityScape(室外、立体)、ScanNet++(室内、激光雷...
上述两个问题分别导出了 Depth Anything 的 V1 和 V2 版本,我们不妨先从训练模型说起。 事实上,Depth Anything 出现前,MiDaS 已能较好解决深度估计问题。 MiDaS 是一种稳健的单目深度估计模型,相关论文于 2019 年首次提交 ArXiv ,很快中选计算机视觉和人工智能领域顶级国际期刊 TPAMI 。但该模型只开源了模型本身...
论文作者:Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao 项目地址:https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything 编译:xlh 审核:Los 导读: 研究者通过大量无标记单目图像信息,训练出一种鲁棒高效的单目深度估计方法。通过在学习...
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/演示地址：https://huggingface.co/spaces/Lihe...
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...
本文提出一种用于单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)的高度实用方案Depth Anything「致敬Segment Anything」,它旨在构建一种可以处理任务环境下任意图像的简单且强力的基础深度模型。为此,作者从三个维度进行了探索: 数据集维度,设计了一种数据引擎用于数据收集与自动标注,构建了~62M的大规模无标注数据,这极大...
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: 用合成图像替换所有标记的真实图像; ...