Depth Anything Vitl14
Depth Anything は大規模なラベルなしデータを活用して深度推定の可能性を解き放つ強力な深度推定モデルです。
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リリース時間 : 1/23/2024
モデル概要
Depth Anything は単一画像からシーンの深度情報を予測できる視覚モデルです。大規模なラベルなしデータを活用することで、深度推定の精度と汎化能力を大幅に向上させています。
モデル特徴
大規模ラベルなしデータ学習
大規模なラベルなしデータを活用してモデル性能を向上させ、深度推定の精度と汎化能力を大幅に改善しました。
効率的なアーキテクチャ設計
ViT-L/14アーキテクチャを最適化し、高性能を維持しながら効率的な推論を実現しています。
マルチスケール処理能力
複数の解像度入力をサポートし、適応処理により深度推定の精度を維持します。
モデル能力
単一画像深度推定
シーン幾何理解
3Dシーン再構築
使用事例
コンピュータビジョン
拡張現実
ARアプリケーションに正確なシーン深度情報を提供
仮想オブジェクトと現実シーンのインタラクションのリアリズムを向上
自動運転
自動運転システムが周囲環境を理解するのを支援
障害物検出と距離推定の精度向上
3D再構築
単一画像から3Dシーンを生成
3Dモデリングプロセスの簡素化
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
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