告别传统单目视觉！Depth Anything v2实现超越以往10倍的精确深度估计！

主要观点总结

本文介绍了Depth Anything V2模型，这是一个强大的单目深度估计基础模型。该模型通过合成图像和伪标记真实图像的联合训练，解决了合成图像引起的泛化问题。文章详细阐述了模型的设计思路、训练流程、细节优化以及评估基准的构建。相比之前的版本，Depth Anything V2模型提供了更稳健、更精细的深度预测，并支持广泛的应用。此外，研究团队还构建了一个多功能评估基准DA-2K，以评估模型的性能。文章最后讨论了模型的应用前景和未来的研究方向。

关键观点总结

关键观点1: Depth Anything V2模型的介绍和目标

Depth Anything V2是一个强大的单目深度估计基础模型，旨在解决合成图像引起的泛化问题，提供更稳健、更精细的深度预测。

关键观点2: 合成图像和伪标记真实图像的联合训练

为了解决合成图像引起的泛化问题，研究团队采用了合成图像和伪标记真实图像的联合训练策略。这种策略利用大规模未标记的真实图像来产生精确的伪深度标签，然后在这个基础上训练最终的学生模型，实现稳健的泛化。

关键观点3: 多功能评估基准DA-2K的构建

考虑到现有测试集中多样性弱、噪声强的特点，研究团队构建了一个多功能评估基准DA-2K。这个评估基准可以覆盖广泛的场景，提供精确的深度关系，以及大多数适合现代使用的高分辨率图像。

关键观点4: 模型的细节优化

研究团队在模型的细节优化上做了很多工作，包括使用高质量的合成图像进行训练，添加额外的特征对齐损失以保留来自预训练的DINOv2编码器的信息语义等。

关键观点5: 模型的应用前景和未来的研究方向

Depth Anything V2模型在单目深度估计任务中取得了显著的成果，具有广泛的应用前景。未来，研究团队将继续探索模型在下游任务中的性能，并进一步研究如何进一步提高模型的泛化能力和预测精度。

文章预览

🫱点这里加入18个细分方向交流群（🔥巨推荐）🫲   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 ………………………………