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', ...
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data 背景 人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息,但近些年越来越多的低成本机器人、VR/AR 穿戴式设备却没有这样「豪华的配置」,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(Monocular Depth Estimation, MDE)。例如: ...
Depth Anything是香港大学,字节跳动联合开发的单目深度估计模型。目前总共有V1(2024),V2(2024.6)以及Video DepthAnyThing(2025.1)三个版本,覆盖了图像与视频应用。 版本概述 V1首次提出“数据引擎”概念,通过大规模的无监督训练,大大的提高了模型的泛化能力。当时显著的提高了单目深度的预测精度。 V2则是完全使用合成...
研究者进一步研究了 Depth Anything 模型，将其作为下游度量深度估计的一种有潜力的权重初始化方法。两种有代表性的情况如下：1) 域内度量深度估计，即在同一域内对模型进行训练和评估。如 NYUv2 表 3 所示，Depth Anything 模型明显优于之前的最佳方法 VPD，δ_1 (↑) 从 0.964 → 0.984，AbsRel (↓) 从...
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,...
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...
本研究引入了Depth Anything模型,该模型在稳健的单目深度估计方面展现了高度实用性。通过强调廉价且多样化的未标记图像的价值,并采用两种有效策略,即在学习未标记图像时设定更具挑战性的优化目标以及保留预训练模型的丰富语义先验,使得该模型在零样本深度估计方面表现出色。此外,该模型还可作为有望初始化下游度量深度估计和...
depthanything的原理 首先,depthanything算法会利用摄像机的内参和外参,对图像进行校正和去畸变,以获取准确的像素坐标和相机参数。然后,它会利用双目或者多目相机的图像对,通过视差计算来推断出每个像素点的深度信息。视差是指同一场景中不同相机位置下对应像素之间的位移量,通过计算视差,可以推断出物体到相机的距离。
而港大、TikTok、浙大最新开源的重磅工作“Depth Anything”,似乎佐证了马斯克的观点:视觉无所不能 Depth Anything释放大规模未标记数据的力量,其本质是是一种用于鲁棒单目深度估计的高度实用的解决方案,能够用于自动驾驶等场景中估计图像的深度数据,能够直接用在未标记的数据集上面,通过对 150 万张标记图像和6200 万张...
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...