Depth Anything 是一种基于 DPT 架构和 DINOv2 骨干网络的深度估计模型，在约 6200 万张图像上训练，在相对和绝对深度估计任务中取得最先进结果。
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发布时间 : 5/3/2024
模型简介
该模型采用 DPT 架构并基于 DINOv2 骨干网络，专注于图像深度估计任务，能够从单张图像预测深度信息。
模型特点
大规模训练数据
在约 6200 万张图像上进行训练，确保模型具有强大的泛化能力
高效架构
基于 DPT 架构和 DINOv2 骨干网络，在保持精度的同时实现高效推理
多平台支持
提供 Core ML 格式模型，可在苹果设备上高效运行
精度优化
提供 Float32 和 Float16 两种精度版本，平衡精度与性能需求
模型能力
单目深度估计
相对深度预测
绝对深度预测
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
提升 AR 物体放置和交互的真实感
3D 重建
从单张图像生成深度图
辅助 3D 场景重建
自动驾驶
辅助车辆感知周围环境
提供场景深度信息
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大型语言模型
Transformers
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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
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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