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Depth Anything V2 | 速度提升10倍以上!更稳健、精细的单目深度估计(HKU&TikTok)
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Depth Anything V2 | 速度提升10倍以上!构建强大的单目深度估计模型(HKU&TikTok),论文链接:https://arxiv.org/pdf/2406.09414。本文介绍了Depth Anything V2。不追求花哨的技术,而是旨在揭示关键发现,为构建强大的单目深度估计模型铺平道路。值得注意的是,与V1相比,本版本通过三项关键实践产生了更精细、更稳健的深度预测:1) 将所有带标签的真实图像替换为合成图像;2) 扩大教师模型的容量;3) 通过大规模伪标签真实图像的桥梁来教授学生模型。与基于Stable Diffusion的最新模型相比,我们的模型在效率(速度快10倍以上)和准确性上都显著提高。我们提供了不同规模(参数范围从25M到1.3B)的模型,以支持广泛的场景。得益于它们强大的泛化能力,我们使用度量深度标签对其进行微调,以获得我们的度量深度模型。除了我们的模型外,考虑到当前测试集的有限多样性和频繁噪声,我们还构建了一个具有精确注释和多样化场景的多功能评估基准,以促进未来的研究。
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