Intel开发的混合深度估计模型，结合了卷积神经网络和Transformer架构的优势
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发布时间 : 11/11/2023
模型简介
DPT-Hybrid-MiDaS是一个用于单目深度估计的深度学习模型，能够从单张RGB图像预测深度图。该模型结合了CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文理解能力。
模型特点
混合架构
结合CNN和Transformer的优势，既能捕捉局部细节又能理解全局上下文
高精度深度估计
能够从单张RGB图像生成精确的深度图
Web兼容
提供ONNX格式权重，便于在网页端部署使用
模型能力
单目深度估计
3D场景理解
图像深度分析
使用案例
计算机视觉
增强现实
为AR应用提供场景深度信息
实现更真实的虚拟物体放置和遮挡效果
机器人导航
帮助机器人理解环境的三维结构
提高路径规划和避障能力
摄影
景深模拟
基于深度图实现后期景深效果调整
可创建专业级的散景效果
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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