Depth Anything

这个项目的核心优势应用场景和相关项目如下：
– **核心优势**：
– 采用数据引擎收集和自动标注大规模未标记数据显著扩大数据覆盖范围减少泛化误差。
– 利用数据增强工具创建更具挑战性的优化目标使模型能够积极寻求额外的视觉知识并获得鲁棒的表示。
– 开发辅助监督以强制模型从预训练的编码器继承丰富的语义先验。
– 在六个公共数据集和随机捕获的照片上进行了广泛的零样本能力评估展示了令人印象深刻的泛化能力。
– 通过使用来自NYUv2和KITTI的度量深度信息进行微调设置了新的SOTA。
– 更好的深度模型也导致了更好的深度条件控制网络。
– **应用场景**：
– 单目深度估计：Depth Anything可以用于估计单目图像中的深度信息为计算机视觉任务提供重要的深度线索。
– 视频编辑：Depth Anything可以用于视频编辑中的深度估计为视频特效和编辑提供支持。
– 自动驾驶：Depth Anything可以用于自动驾驶中的深度估计为车辆的路径规划和决策提供重要的深度信息。
– 机器人导航：Depth Anything可以用于机器人导航中的深度估计为机器人的路径规划和避障提供支持。
– 虚拟现实和增强现实：Depth Anything可以用于虚拟现实和增强现实中的深度估计为虚拟场景和增强现实应用提供更加真实的深度体验。
– **相关项目**：
– MiDaS v3.1：Depth Anything在零样本相对深度估计方面优于MiDaS v3.1。
– ZoeDepth：Depth Anything在零样本度量深度估计方面优于ZoeDepth。
– ControlNet：Depth Anything用于重新训练深度条件控制网络优于基于MiDaS的控制网络。