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Depth-Anything-V2-Base

更快更精细的单目深度估计模型

Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型,由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本,处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构,该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具,尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。

Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
Depth-Anything-V2-Large - 单目深度估计新突破:高精度细节与高效性能的完美平衡
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。该模型通过595K合成标记图像和62M+真实未标记图像的训练,在细节精度和鲁棒性方面超越了前代版本。与基于SD的模型相比,它不仅更加高效和轻量,处理速度提升了10倍,还在预训练基础上展现出优秀的微调能力。这一模型为计算机视觉领域提供了性能卓越的深度估计解决方案。
Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破,高精度与快速推理并重
Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型
Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本,并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型,适用于相对和度量深度估计,可处理图像和视频。此外,发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
Depth-Anything-V2-Base-hf - 高效精细的单目深度估计模型 提供稳健性能
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络模型计算机视觉
Depth-Anything-V2-Base-hf是一个基于transformers库的单目深度估计模型。该模型通过大规模合成和真实图像训练,相比V1版本提供更细致的细节和更强的稳健性。它比基于SD的模型效率高10倍且更轻量化,在预训练基础上展现出色的微调性能。模型采用DPT架构和DINOv2骨干网络,适用于零样本深度估计等任务,在相对和绝对深度估计方面表现优异。
Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆 精细、稳健且高效
Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练,它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型,该模型速度提升10倍,且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越,可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。
depth-anything-large-hf - 基于DPT和DINOv2的大规模深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth Anything是一个基于DPT架构和DINOv2主干的深度估计模型,通过6200万张图像训练而成。该模型在相对和绝对深度估计方面均达到最先进水平,可用于零样本深度估计等任务。它提供简单的pipeline接口,支持任意尺寸输入图像,并输出高质量深度图。Depth Anything为计算机视觉领域提供了强大的深度感知能力,可应用于多个场景。
depth_anything_vits14 - 大规模无标签数据训练的开源深度估计工具
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度感知计算机视觉
Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型,通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口,支持518x518分辨率的图像深度估计,具备良好的泛化能力。采用模块化设计,支持自定义图像预处理和批量处理功能,可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练,该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计,还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类,轻松实现高精度的图像深度估计。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
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,展现出优异的鲁棒性和准确性。
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