/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
depth_anything · dense
Базовая модель
Depth-Anything-V2-Base
Библиотека
transformers.js
Опубликована
14 июн 2024

depth-anything-v2-base

Оценка глубиныИзображение → depth_map3 профессии

onnx-community/depth-anything-v2-base — это версия модели Depth Anything V2 Base с весами в формате ONNX, подготовленная для совместимости с библиотекой Transformers.js.

1 462скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 2026

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

В README не указаны отдельные сведения о разработчике, размере архитектуры, языках или поддерживаемых модальностях; известно, что исходной моделью является depth-anything/Depth-Anything-V2-Base.

Модель предназначена для оценки глубины по изображениям: она анализирует изображение и формирует карту глубины, которую можно сохранить и визуализировать. Основной сценарий использования — запуск depth estimation в JavaScript-приложениях, в том числе в веб-среде через Transformers.js. ONNX-формат облегчает интеграцию с такими приложениями, однако README не содержит данных о точности, производительности, максимальном разрешении или ограничениях качества. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

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

https://huggingface.co/depth-anything/Depth-Anything-V2-Base with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Depth estimation w/ onnx-community/depth-anything-v2-base.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// Create depth estimation pipeline
const depth_estimator = await pipeline('depth-estimation', 'onnx-community/depth-anything-v2-base');

// Predict depth of an image
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/cats.jpg';
const { depth } = await depth_estimator(url);

// Visualize the output
depth.save('depth.png');

image/png


Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Ревизия весов
dd4557d

0 моделей