Zoedepth Kitti

🚀 ZoeDepth (KITTでファインチューニング済み)

ZoeDepthモデルは、KITTIデータセットでファインチューニングされています。このモデルは、Shariqらによる論文 ZoeDepth: Zero-shot Transfer by Combining Relative and Metric Depth で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

ZoeDepthは、DPT フレームワークを拡張し、メトリック（絶対とも呼ばれる）深度推定に適用し、最先端の結果を得ています。

免責事項：ZoeDepthを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

ZoeDepthは、相対深度推定用のモデルである DPT を、いわゆるメトリック（絶対とも呼ばれる）深度推定に適応させています。

これは、モデルが実際のメトリック値で深度を推定できることを意味します。

ZoeDepthのアーキテクチャ。元の論文 から引用。

想定用途と制限

生モデルは、ゼロショット単眼深度推定などのタスクに使用できます。関心のあるタスクの他のバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

パイプラインAPIを使用すると、ユーザーにとって複雑さを隠蔽して簡単に使用できます。

from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# load pipe
depth_estimator = pipeline(task="depth-estimation", model="Intel/zoedepth-kitti")

# load image
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# inference
outputs = depth_estimator(image)
depth = outputs.depth

より多くのコード例については、ドキュメント を参照してください。

BibTeXエントリと引用情報

@misc{bhat2023zoedepth,
      title={ZoeDepth: Zero-shot Transfer by Combining Relative and Metric Depth}, 
      author={Shariq Farooq Bhat and Reiner Birkl and Diana Wofk and Peter Wonka and Matthias Müller},
      year={2023},
      eprint={2302.12288},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。