计算机视觉 | 单目深度估计模型-Depth Anything-V2

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概述 本篇将简单介绍 Depth Anything V2 单目深度估计模型，该模型旨在解决现有的深度估计模型在处理复杂场景、透明或反射物体时的性能限制。与前一代模型相比，V2版本通过采用合成图像训练、增加教师模型容量，并利用大规模伪标签现实数据进行学生模型教学，显著提高了预测精度和效率。 项目地址：https://depth-anything-v2.github.io/  论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.09414 代码地址：https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2/tree/main 一、模型改进 将所有标记的真实图像替换为合成图像。 在Depth Anything V2的研究中，研究团队提出了一种创新的方法，即使用完全合成的图像来替代所有带有标签的真实图像，以训练单目深度估计模型。这一决策背后的原因有几个关键点： 标签精度： 研究发现，真实图像中的标签存在粗略的情况，这会导致模型学习到错误的深 ………………………………