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• 视觉 pipeline_tag: 深度估计

ZoeDepth（基于NYU和KITTI微调版）

本模型是基于NYU和KITTI数据集微调的ZoeDepth模型。该模型由Shariq等人在论文《ZoeDepth: Zero-shot Transfer by Combining Relative and Metric Depth》中提出，并首发于此代码库。

ZoeDepth扩展了DPT框架，用于度量（又称绝对）深度估计，取得了当前最先进的效果。

免责声明：发布ZoeDepth的团队未编写此模型卡片，本卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

ZoeDepth对用于相对深度估计的DPT模型进行适配，实现了所谓的度量（又称绝对）深度估计功能。

这意味着该模型能够以实际度量单位估计深度值。

ZoeDepth架构图。引自原论文

适用范围与限制

您可将原始模型用于零样本单目深度估计等任务。访问模型中心可查看其他任务适配版本。

使用方法

最简单的方式是使用封装了复杂逻辑的pipeline API：

from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# 加载管道
depth_estimator = pipeline(task="depth-estimation", model="Intel/zoedepth-nyu-kitti")

# 加载图像
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 推理
outputs = depth_estimator(image)
depth = outputs.depth

更多代码示例请参阅文档。

BibTeX引用信息

@misc{bhat2023zoedepth,
      title={ZoeDepth: Zero-shot Transfer by Combining Relative and Metric Depth}, 
      author={Shariq Farooq Bhat and Reiner Birkl and Diana Wofk and Peter Wonka and Matthias Müller},
      year={2023},
      eprint={2302.12288},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}