UniDepth

单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集

UniDepth 深度估计 CVPR 2024 Python包 Hugging Face Github 开源项目

UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。

文档

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-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_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架

Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉

depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架，专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式，具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计，项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。

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。

Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架

3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练

Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。

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-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。

dpt-beit-base-384 - 基于BEiT主干的DPT模型实现单目深度估计

DPTGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉

DPT (Dense Prediction Transformer) 是一个基于BEiT主干的模型，专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练，可进行零样本深度估计。采用Transformer架构，具备强大的密集预测能力，能生成高质量深度图。模型可通过Python代码或pipeline API轻松使用，为计算机视觉任务提供了有力工具。

DepthCrafter - 生成开放世界视频的长序列一致深度估计

DepthCrafterGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度估计视频处理计算机视觉

DepthCrafter是一个开源深度估计项目，专门为开放世界视频生成时间一致的长序列深度图。该项目无需相机姿态或光流信息，可直接处理复杂场景视频，并保留精细细节。DepthCrafter在计算机视觉和3D重建领域具有潜在应用，为视频深度估计研究开辟新方向。

dpt-hybrid-midas - 基于Vision Transformer的单目深度估计模型

DPT-HybridGithubHuggingfaceVision Transformer单目深度估计开源项目模型深度估计计算机视觉

DPT-Hybrid-MiDaS是一款基于Vision Transformer的单目深度估计模型。该模型在140万张图像上训练，利用ViT-hybrid作为主干网络，支持零样本深度估计。在多个数据集上，DPT-Hybrid-MiDaS展现出优于传统方法的性能。这一开源模型为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了有力工具，可用于进一步的微调和应用开发。

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