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论文标题： Depth Anything V2 论文作者： Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao 项目地址： https://depth-anything-v2.github.io/ 编译： xlh 审核： Los 导读： 在单目深度估计研究中，广泛使用的标记真实图像具有很多局限性，因此需要借助合成图像来确保精度。为了解决合成图像引起的泛化问题，作者团队采用了数据驱动（大规模伪标记真实图像）和模型驱动（扩大教师模型）的策略。同时在一个现实世界的应用场景中，展示了未标记真实图像的不可或缺的作用，证明“精确合成数据+伪标记真实数据”比标记的真实数据更有前景。最后，研究团队将可转移经验从教师模型中提炼到更小的模型中，这类似于知识蒸馏的核心精神，证明了伪标签蒸馏更加容易和安全。 ©️【深蓝AI】编译 01、摘要 这项工作展示了Depth Anything V2, 在不追
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