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Depth Anything V2 Base

由 onnx-community 开发
Depth-Anything-V2-Base 是一个基于 ONNX 格式的深度估计模型,适配 Transformers.js,用于在 Web 端进行图像深度估计。
下载量 56
发布时间 : 6/14/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型主要用于图像深度估计任务,能够从单张图像中预测深度信息,适用于各种计算机视觉应用。

模型特点

Web 端适配
模型已转换为 ONNX 格式,适配 Transformers.js,可在 Web 端直接使用。
轻量级
模型经过优化,适合在 Web 环境中运行,具有较高的效率。
易于集成
通过 Transformers.js 提供的 pipeline API,可以快速集成到前端项目中。

模型能力

图像深度估计
单张图像处理
Web 端推理

使用案例

计算机视觉
3D 场景重建
利用深度估计结果进行 3D 场景重建。
生成深度图,用于后续 3D 建模。
增强现实
在 AR 应用中估计场景深度,实现更真实的虚拟对象叠加。
提供准确的深度信息,增强 AR 体验。