chenxwh/depth-anything-v2

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depth-estimation computer-vision replicate open-source dino-v2

摘要

Depth Anything V2 是一种单目深度估计模型，在细节丰富度和鲁棒性方面显著优于 V1，同时提供比基于 SD 的模型更快的推理速度和更高的准确性。它在 Replicate 上以不同许可证提供。

chenxwh / depth-anything-v2
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缓存时间: 2026/08/03 09:29

# chenxwh/depth-anything-v2 – Replicate Source: https://replicate.com/chenxwh/depth-anything-v2 ## Readme 本工作提出了 Depth Anything V2。它在细粒度细节和鲁棒性方面显著优于 V1 (https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything)。与基于 SD 的模型相比，它的推理速度更快、参数更少、深度精度更高。 teaser ***注意：与 V1 相比，我们对 DINOv2-DPT 架构做了一个小修改（源自这个 issue (https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything/issues/81)）。*** 在 V1 中，我们*无意中*使用了 DINOv2 最后四层的特征进行解码。在 V2 中，我们改用中间特征 (https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2/blob/2cbc36a8ce2cec41d38ee51153f112e87c8e42d8/depth_anything_v2/dpt.py#L164-L169)。虽然这一修改没有改善细节或精度，我们还是决定遵循这一常见做法。 ## 许可证 Depth-Anything-V2-Small 模型使用 Apache-2.0 许可证。Depth-Anything-V2-Base/Large/Giant 模型使用 CC-BY-NC-4.0 许可证。 ## 引用 如果你觉得这个项目有用，请考虑引用： `` @article{depth_anything_v2, title={Depth Anything V2}, author={Yang, Lihe and Kang, Bingyi and Huang, Zilong and Zhao, Zhen and Xu, Xiaogang and Feng, Jiashi and Zhao, Hengshuang}, journal={arXiv:2406.09414}, year={2024} } @inproceedings{depth_anything_v1, title={Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data}, author={Yang, Lihe and Kang, Bingyi and Huang, Zilong and Xu, Xiaogang and Feng, Jiashi and Zhao, Hengshuang}, booktitle={CVPR}, year={2024} } `` 模型创建于1年多前

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