lotus-depth-g-v1-0

新一代视觉深度预测与密集估计模型

Github 模型密集预测开源项目深度预测 Lotus 扩散模型 Huggingface 视觉基础模型

Lotus是一个开源的视觉基础模型，主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台，可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布，支持学术研究和商业应用开发。

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-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-large - 基于视觉变换器的高精度单目深度估计模型

DPT-LargeGithubHuggingface单目深度估计密集预测开源项目模型视觉变换器计算机视觉

DPT-Large是一种基于视觉变换器的密集预测模型，专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练，具有优秀的零样本迁移能力。DPT-Large使用ViT作为主干网络，并增加了特定的颈部和头部结构，能够精确估计图像深度信息。在多项基准测试中，DPT-Large展现出优异性能，为计算机视觉领域的深度估计任务提供了有力支持。

monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现

GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉

本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

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-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_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。

AdelaiDepth - 开源单目深度预测工具箱推进3D场景重建研究

3D场景重建AdelaiDepthGithub单目深度预测开源项目深度学习计算机视觉

AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱，整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复，相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集，AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。

unidepth-v2-vitl14 - 单目度量深度估计模型支持多样化场景

GithubHuggingfacePyTorchUniDepth开源项目机器学习模型模型深度估计计算机视觉

UniDepth-v2-vitl14是一个基于PyTorch的单目度量深度估计模型，采用ViT-L/14架构。该模型可从单张2D图像预测场景深度，支持Hugging Face模型中心集成。UniDepth-v2-vitl14适用于计算机视觉和3D感知领域的研究与开发。

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