基础模型: LiheYoung/depth-anything-base-hf
库名称: transformers.js
任务标签: 深度估计

此模型为适配Transformers.js的ONNX权重版本，原模型地址：https://huggingface.co/LiheYoung/depth-anything-base-hf

使用指南 (Transformers.js)

若未安装，请通过NPM安装Transformers.js库：

npm i @huggingface/transformers

示例: 使用Xenova/depth-anything-base-hf进行深度估计

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// 创建深度估计管道
const depth_estimator = await pipeline('depth-estimation', 'Xenova/depth-anything-base-hf');

// 为指定图像预测深度图
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/bread_small.png';
const output = await depth_estimator(url);
// 输出结构:
// {
//   predicted_depth: Tensor {
//     dims: [350, 518],
//     type: 'float32',
//     data: Float32Array(181300) [...],
//     size: 181300
//   },
//   depth: RawImage {
//     data: Uint8Array(271360) [...],
//     width: 640,
//     height: 424,
//     channels: 1
//   }
// }

可视化输出结果：

output.depth.save('depth.png');

注：当前单独存储ONNX权重仓库是临时方案，待WebML技术更普及时将优化。如需将模型适配Web端，建议使用🤗 Optimum转换为ONNX格式，并参照本仓库结构（ONNX权重存放在onnx子目录中）。