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: ...
权重:https://huggingface.co/depth-anything/Depth-Anything-V2-Large-hf from transformers import pipeline from PIL import Image pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="depth-anything/Depth-Anything-V2-Small-hf") image = Image.open('your/image/path') depth = pipe(image)["depth"] 使用...
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...
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。甚至有试用者发现它还能正确处理埃舍尔（M.C.Escher）那充满错觉的绘画艺术（启发了《纪念碑谷》等游戏和艺术）：从水上到水下，丝滑切换：更好的深度模型也得到了效果更好的以...
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...
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...
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。通过在学习未标记图像时提出更具挑战性的优化目标,并且从预训练模型中保留丰富的语义先验信息,使得Depth Anyt...
在CVer微信公众号后台回复:深度估计,即可下载论文和代码!深度估计最强开源新工作!一举刷新NYUv2 和 KITTI等数据集的SOTA!Depth Anything:一种鲁棒单目深度估计解决方案,利用各种未标记的图像和预训练模型中丰富的语义先验,具有优异的零样本深度估计能力,代码已开源
这种简单的使用方式使得Depth Anything V2可以被广泛应用于各种项目中。 应用场景 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。