Depth Anything Large Hf

🚀 Depth Anything (大型モデル、Transformersバージョン)

Depth Anythingモデルは、Lihe Yangらによる論文 Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

オンラインデモ も提供されています。

免責事項：Depth Anything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ています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Depth Anythingモデルの概要と使用方法を紹介します。

✨ 主な機能

• Depth Anythingは、DPT アーキテクチャを DINOv2 バックボーンで活用しています。
• このモデルは約6200万枚の画像で学習され、相対深度推定と絶対深度推定の両方で最先端の結果を得ています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

ここでは、このモデルを使ってゼロショット深度推定を行う方法を示します。

from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# load pipe
pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="LiheYoung/depth-anything-large-hf")

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

# inference
depth = pipe(image)["depth"]

高度な使用法

クラスを直接使用する方法もあります。

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
import requests

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

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("LiheYoung/depth-anything-large-hf")
model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("LiheYoung/depth-anything-large-hf")

# prepare image for the model
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predicted_depth = outputs.predicted_depth

# interpolate to original size
prediction = torch.nn.functional.interpolate(
    predicted_depth.unsqueeze(1),
    size=image.size[::-1],
    mode="bicubic",
    align_corners=False,
)

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。

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

この生モデルは、ゼロショット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。

モデルの説明

Depth Anythingは、DPT アーキテクチャを DINOv2 バックボーンで活用しています。このモデルは約6200万枚の画像で学習され、相対深度推定と絶対深度推定の両方で最先端の結果を得ています。

Depth Anythingの概要。元の論文 から引用。

BibTeXエントリと引用情報

@misc{yang2024depth,
      title={Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data}, 
      author={Lihe Yang and Bingyi Kang and Zilong Huang and Xiaogang Xu and Jiashi Feng and Hengshuang Zhao},
      year={2024},
      eprint={2401.10891},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。