/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
depth_anything · dense
Базовая модель
Depth-Anything-V2-Small
Библиотека
transformers.js
Опубликована
14 апр 2026

depth-anything-v2-small-ONNX

Оценка глубиныИзображение → depth_map3 профессии

onnx-community/depth-anything-v2-small-ONNX — модель для оценки глубины по изображению, основанная на Depth Anything V2 Small, разработанной командой Depth Anything и распространяемая сообществом ONNX Community в формате ONNX.

4 446скачиваний за 30 дней7лайковвеса 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

Модель предназначена для работы с библиотекой Transformers.js, включая JavaScript-приложения и веб-сценарии.

На вход подаётся изображение, а на выходе формируется карта глубины, которую можно сохранить и визуализировать. Модель относится к задачам компьютерного зрения и может использоваться для анализа пространственной структуры сцен, обработки изображений и создания веб-приложений с оценкой глубины. В README не указаны точная архитектура, количество параметров, максимальный размер контекста, поддерживаемые языки или детальные показатели качества.

Ключевое преимущество модели — наличие ONNX-весов, совместимых с Transformers.js, что упрощает запуск в JavaScript-средах. Ограничения, характеристики производительности и требования к аппаратному обеспечению в предоставленных данных не описаны; качество оценки глубины может зависеть от содержания и качества входного изображения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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-Small 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-small.

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

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

// 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');

depth


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.

Класс архитектуры
DepthAnythingForDepthEstimation
Ревизия весов
c3b6764

0 моделей