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Depth Anything是一种强大的单目深度估计(MDE)基础模型,旨在充分利用大规模未标记数据的潜力。该模型经过1.5M标记图像和62M+未标记图像的联合训练,具备以下显著特点:
Depth Anything的设计理念是构建一个简单而强大的基础模型,能够在各种情况下处理任何图像。为此,团队设计了一个数据引擎,收集并自动标注了大规模的未标记数据,显著扩大了数据覆盖范围,从而降低了模型的泛化误差。该模型通过以下两种有效策略实现了数据的扩展:
该内容由AI导航(aidh.net)汇总整理。
在多个公共数据集和随机捕获的照片上,Depth Anything展示了令人印象深刻的零-shot能力。经过在NYUv2和KITTI数据集上的度量深度信息微调,模型设定了新的最先进的状态(SOTAs)。
此外,Depth Anything还在视频编辑领域展现了其应用潜力,团队感谢MagicEdit团队提供的视频示例,以展示视频深度估计的效果。通过与MiDaS基础的控制网络生成的视频进行对比,Depth Anything的控制网络在深度估计方面表现更为出色。
总之,Depth Anything不仅是一个技术先进的深度估计模型,更是一个在实际应用中极具潜力的解决方案,适用于各种图像处理任务,为研究和工业界提供了强有力的支持。

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