【Depth Anything V2】

文章预览

《Depth Anything V2》是由L Yang, B Kang, Z Huang, Z Zhao等人在The University of Hong Kong（香港大学）和TikTok（抖音国际版）合作开发的一个项目。该项目在计算机视觉领域中专注于单目深度估计。 该项目的核心方法和贡献包括： 1. **大规模未标记数据的利用**：《Depth Anything V2》通过结合150万张标记图像和超过6200万张未标记图像进行训练，以实现稳健的单目深度估计。这种大规模数据的使用有助于模型学习到更丰富的视觉特征和深度信息。 2. **相对深度估计**：该方法能够为任何给定图像提供相对深度估计。这意味着模型能够理解图像中不同物体之间的深度关系，而不需要绝对的深度值。 3. **度量深度估计**：通过在NYUv2或KITTI等数据集上对模型进行微调，Depth Anything V2能够提供强大的域内和零样本度量深度估计能力。这使得模型能够预测图像中物体的绝对深度值 ………………………………