主要观点总结
本文主要介绍了字节跳动大模型团队研发的Depth Anything系列成果，包括Depth Anything V2被苹果官方收入Core ML模型库的情况，以及该系列成果的研发历程、技术挑战与解决方法。文章还提到了团队在Scaling Laws在单一视觉任务方面的思考和探索。
关键观点总结
关键观点1: Depth Anything V2被苹果官方收入Core ML模型库
Depth Anything V2是字节跳动大模型团队开发的成果，近日被苹果公司Core ML模型库收录。该模型是一种单目深度估计模型，相比上一代版本，V2版在细节处理上更精细，鲁棒性更强，并且对比基于Diffusion的SOTA模型，速度上有显著提升。
关键观点2: Depth Anything系列成果的研发历程和技术挑战
团队在研发过程中遇到了如何训练模型和让模型在细节方面有更好表现两大挑战。针对这些挑战，团队通过设计数据引擎收集并自动标注大量数据、引入数据增强工具、采用预训练编码器的知识蒸馏等方法，最终实现了模型的优化。
关键观点3: 团队对Scaling Laws在单一视觉任务方面的思考
团队认为，Scaling Laws在未来将更有助于解决基础任务，充分发挥数据、模型Scaling的价值。目前团队正在进一步探索Scaling的边界。
文章预览
机器之心发布 机器之心编辑部 字节跳动大模型团队成果 Depth Anything V2 现已被苹果官方收入 Core ML 模型库。本文介绍了 Depth Anything 系列成果的研发历程、技术挑战与解决方法，分享了团队对于 Scaling Laws 在单一视觉任务方面的思考。值得一提的是，Depth Anything V1 与 V2 两个版本论文一作是团队实习生。 近日， 字节跳动 大模型 团队开发的成果 Depth Anything V2 ，入选苹果公司 Core ML 模型库，目前已呈现在开发者相关页面中。 Depth Anything 是一种单目深度估计模型，V1 版本发布于 2024 年初，V2 版本发布于 2024 年 6 月，包含 25M 到 1.3B 参数的不同大小模型，可应用于视频特效、自动驾驶、3D 建模、增强现实、安全监控以及空间计算等领域。 相比上一代版本，V2 版在细节处理上更精细，鲁棒性更强，并且对比基于 Diffusion 的 SOTA 模型，速度上有显著提升。
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