苹果开源“发丝级单目深度估计”应用 | 0.3s内即可生成255万像素深度图，刷新多项SOTA!

主要观点总结

本文主要介绍了Depth Pro算法，一种用于单目深度估计的模型。该算法能够合成具有超高锐度和高频细节的高分辨率深度图，预测结果都是度量的，具有绝对规模，不依赖于元数据（如相机内部参数）的可用性。文章详细介绍了Depth Pro算法的背景、算法设计、环境搭建、运行、性能评估以及效果展示。

关键观点总结

关键观点1: Depth Pro算法简介

Depth Pro是一种用于单目深度估计的模型，能够合成具有超高锐度和高频细节的高分辨率深度图。该算法不依赖相机内部参数，预测结果具有绝对规模。

关键观点2: Depth Pro算法设计思路

Depth Pro采用了基于多尺度ViT的高效架构，用于捕获全局图像上下文信息，同时保持高分辨率的精细结构。作者还推导出了新指标，利用高精度的遮片数据集来量化评估单目深度图边界跟踪的准确性。

关键观点3: Depth Pro算法性能

Depth Pro在单目深度估计任务中表现出色，与其他SOTA算法相比，其在边界精度方面的表现更优，并且运行耗时更短。在多个评估基准上，Depth Pro获得了最高得分。

关键观点4: Depth Pro算法应用展示

文章通过多张图片展示了Depth Pro算法的效果，包括可控生图、视角合成、深度估计等应用。

文章预览

打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “ 单目深度估计任务是指通过使用单个摄像头或图像来推断场景中物体的距离和深度信息的任务。 它是计算机视觉领域中的一个重要问题，具有广泛的应用，如 三维重建、虚拟现实、自动驾驶、人机交互 等场景。 零样本单目深度估计任务当前已经可以支持越来越多的应用，如高级图像编辑、视图合成和条件图像生成等等。 受到MiDaS和许多后续工作的启发，越来越多地应用程序开始利用为任意输入图像导出密集像素深度图的能力。 本文提出了一种零样本度量单目深度估计的基础模型-Depth Pro，该模型能够合成具有超高锐度和高频细节的高分辨率深度图。 这些预测结果都是度量的，具有绝对规模，不依赖于元数据（如相机内部参数）的可用性。 该模型的运行速度很快， ………………………………