主要观点总结
本文介绍了字节发布的Depth Anything V2深度模型，该模型在细节上比Depth Anything V1更精细，并且与基于SD构建的模型相比，效率显著更高（快了10倍以上）且更准确。Depth Anything V2提供了不同规模的模型以支持各种应用场景，并分别针对室内和室外场景发布了三个尺度的六种度量深度模型。通过三个关键实践产生了更精细和更鲁棒的深度预测。训练数据包括595K张合成标记图像和62M+张真实未标记图像。论文地址、代码地址和试用链接已提供。
关键观点总结
关键观点1: Depth Anything V2模型的特点和优势
与Depth Anything V1相比，Depth Anything V2在细节上更加精细；与基于SD构建的模型相比，效率更高、更准确；提供了不同规模的模型以支持各种应用场景；通过合成图像、扩大教师模型容量和大规模伪标注的真实图像三个关键实践产生更精细和更鲁棒的深度预测。
关键观点2: Depth Anything V2模型的数据
Depth Anything V2模型使用595K张合成标记图像进行初始训练，使用62M+张真实未标记图像进行训练，以生成高质量的伪标签。
关键观点3: 模型的发布和交互
论文地址、代码地址和试用链接已经提供，方便读者进一步了解和使用Depth Anything V2模型。同时，鼓励读者关注公众号并加入官方读者交流群，以获取更多关于AI、深度学习等相关技术的信息。
文章预览
字节发布Depth Anything V2深度模型。比 Depth Anything V1 更精细的细节。与基于 SD 构建的模型相比效率显著更高（快了10倍以上）且更准确。提供了不同规模的模型（参数从25M到1.3B不等），以支持各种应用场景。分别针对室内和室外场景发布了三个尺度的 六种度量深度模型。 通过三个关键实践产生了更精细和更鲁棒的深度预测： 用合成图像取代所有标注的真实图像， 扩大教师模型的容量， 通过大规模伪标注的真实图像作为桥梁来教授学生模型。 Depth Anything V2基于595K张合成标记图像和62M+张真实未标记图像进行训练，提供最强大的单目深度估计(MDE)模型。 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.09414 代码地址：https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2 试用链接：https://huggingface.co/spaces/Depth-Anything/Depth-Anything-V2 论文阅读 摘要 这项工作提出了 Depth Anythin
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