glpn-nyu

全球-局部路径网络在单目深度估计中的应用

Github 模型模型描述开源项目愿景 Huggingface 使用限制 GLPN 单目深度估计

GLPN模型利用SegFormer作为基础结构，并在NYUv2数据集进行微调，以实现单目深度估计。基于Kim等人的研究，GLPN通过轻量级模块提升深度预测能力，适用于多个深度感知应用场景，帮助增强计算机视觉系统的环境理解能力。

文档

marigold-depth-lcm-v1-0 - 基于扩散技术的单目深度估计模型实现零样本迁移

GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成开源项目扩散模型模型深度估计

Marigold-depth-lcm-v1-0是一个创新的单目深度估计模型，基于扩散技术开发。该模型利用Stable Diffusion的视觉知识，通过合成数据微调，实现了对未见数据的零样本迁移能力。在单目深度估计任务中，Marigold展现出优异性能，为计算机视觉领域提供了新的深度估计解决方案。这一成果不仅推动了单目深度估计技术的发展，还展示了扩散模型在此领域的巨大潜力。

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。

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。

lotus-depth-g-v1-0 - 新一代视觉深度预测与密集估计模型

GithubHuggingfaceLotus密集预测开源项目扩散模型模型深度预测视觉基础模型

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。

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。

Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型

Depth-Anything-V2GithubHuggingface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-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。

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。

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。

marigold-depth-v1-0 - 基于扩散模型的单目深度估计新方法

GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成器开源项目扩散模型模型零样本迁移

Marigold是一种新型单目深度估计模型，利用Stable Diffusion等现代生成图像模型中的视觉知识。该模型通过合成数据微调，实现了对未知数据的零样本迁移，在单目深度估计任务中达到了领先水平。Marigold不仅展示了扩散模型在计算机视觉领域的应用潜力，还为深度估计技术的研究提供了有力工具。

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