Depth Any Canopy Base

🚀 Depth Any Canopy Base

このモデルは、「Depth Any Canopy Paper」で紹介されたDepth Any Canopyのベースバージョンです。Smallバージョンも利用可能です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使って、モデルを始めることができます。

基本的な使用法

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("depth-estimation", model="DarthReca/depth-any-canopy-base")

# Load model directly
from transformers import AutoModelForDepthEstimation

model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("DarthReca/depth-any-canopy-base")

✨ 主な機能

このモデルは、EarthViewのフィルタリングされたデータセットを使用して、林冠高推定のために微調整されたDepth-Anything-Baseです。

📦 インストール

このセクションでは、モデルを使用するためのコードを提供しています。コードの実行に必要なライブラリをインストールする必要があります。例えば、transformersライブラリをインストールするには、以下のコマンドを使用します。

pip install transformers

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• ライセンス: Apache 2.0
• 微調整元のモデル: Depth-Anything-Base

使用方法と制限事項

このモデルは、NEONの航空画像で動作することができます。ただし、カバレッジは米国に限定されており、世界の他の地域での汎化性は保証できません。また、画像はRGBチャンネルのみをカバーしており、高光谱画像に関する研究は行われていません。

⚠️ 重要な注意

このモデルのカバレッジは米国に限定されており、他の地域での汎化性は保証できません。

環境への影響

• 排出された二酸化炭素量: 0.14 kgCO2

二酸化炭素排出量は、Machine Learning Impact calculatorを使用して推定されています。

引用

BibTeX:

@misc{cambrin2024depthcanopyleveragingdepth,
      title={Depth Any Canopy: Leveraging Depth Foundation Models for Canopy Height Estimation}, 
      author={Daniele Rege Cambrin and Isaac Corley and Paolo Garza},
      year={2024},
      eprint={2408.04523},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2408.04523}, 
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。