/ Модель

Характеристики

Опубликована
23 янв 2024

depth_anything_vitl14

Оценка глубиныИзображение → depth_map3 профессии

Большая модель Depth Anything оценивает относительную глубину по изображению для задач компьютерного зрения.

2 449скачиваний за 30 дней43лайкавеса обновлены25 янв 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

LiheYoung/depth_anything_vitl14 — большая модель Depth Anything для оценки глубины по изображению, представленная авторами работы «Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data». Она предназначена для получения карты относительной глубины из входного изображения и может использоваться в задачах компьютерного зрения, где важно оценить пространственное расположение объектов и поверхностей.

Модель решает задачу depth-estimation; в метаданных указан формат PyTorch. README ссылается на исследовательскую работу, демонстрацию и страницу проекта. Лицензия, размер модели и конкретные ограничения в доступных сведениях не приведены.

Сценарии применения

  • оценка глубины сцены по фотографии
  • построение карты глубины для изображения
  • оценка расстояний и пространственной структуры объектов на изображении

Ограничения

Модель предсказывает относительную глубину; точность и ограничения для конкретных условий съёмки в доступных сведениях не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Depth Anything model, large

The model card for our paper Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data.

You may also try our demo and visit our project page.

Installation

First, install the Depth Anything package:

git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
cd Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

Usage

Here's how to run the model:

import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
import torch

from depth_anything.dpt import DepthAnything
from depth_anything.util.transform import Resize, NormalizeImage, PrepareForNet
from torchvision.transforms import Compose

model = DepthAnything.from_pretrained("LiheYoung/depth_anything_vitl14")

transform = Compose([
        Resize(
            width=518,
            height=518,
            resize_target=False,
            keep_aspect_ratio=True,
            ensure_multiple_of=14,
            resize_method='lower_bound',
            image_interpolation_method=cv2.INTER_CUBIC,
        ),
        NormalizeImage(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
        PrepareForNet(),
    ])

image = Image.open("...")
image = np.array(image) / 255.0
image = transform({'image': image})['image']
image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0)

depth = model(image)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · depth-estimation

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
9739485

0 моделей