dpt-large - 基于视觉变换器的高精度单目深度估计模型

DPT-Large：先进的单目深度估计模型

DPT-Large是一个用于单目深度估计的先进模型,也被称为MiDaS 3.0。这个模型由Intel公司的研究人员开发,于2021年3月首次发布。DPT-Large采用了密集预测变换器(Dense Prediction Transformer, DPT)架构,结合了视觉变换器(Vision Transformer, ViT)作为骨干网络,并在顶部添加了颈部和头部结构来实现单目深度估计。

模型特点

训练数据集:该模型在包含约140万张图像的MIX 6数据集上进行训练。
模型规模:DPT-Large是一个大型模型,具有强大的性能。
开源许可:该模型采用Apache 2.0许可证发布,可以自由使用。
应用场景:主要用于零样本单目深度估计任务。

工作原理

DPT-Large模型的工作流程如下:

输入一张单目RGB图像
使用ViT骨干网络提取图像特征
通过颈部和头部结构进行特征处理和深度预测
输出深度图,表示图像中每个像素的相对深度值

使用方法

使用DPT-Large模型非常简单,可以通过Hugging Face的Transformers库轻松实现:

使用pipeline API:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="Intel/dpt-large")
result = pipe(image)
depth = result["depth"]

手动实现完整逻辑:

from transformers import DPTImageProcessor, DPTForDepthEstimation
import torch
from PIL import Image

processor = DPTImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-large")
model = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large")

image = Image.open("image.jpg")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predicted_depth = outputs.predicted_depth

# 进行后处理,如插值到原始图像大小等