Dust3r ViTLarge BaseDecoder 224 Linear

🚀 DUSt3R: 幾何学的3Dビジョンを簡単に

DUSt3Rは、幾何学的3Dビジョンを簡単に実現するモデルです。このモデルは、画像から3D情報を抽出するための効果的な手段を提供します。

🚀 クイックスタート

まずは、dust3rをインストールします。モデルをロードするには、以下のコードを実行します。

基本的な使用法

from dust3r.model import AsymmetricCroCo3DStereo
import torch

model = AsymmetricCroCo3DStereo.from_pretrained("naver/DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_224_linear")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

📚 ドキュメント

引用情報

@inproceedings{dust3r_cvpr24,
      title={DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy}, 
      author={Shuzhe Wang and Vincent Leroy and Yohann Cabon and Boris Chidlovskii and Jerome Revaud},
      booktitle = {CVPR},
      year = {2024}
}

@misc{dust3r_arxiv23,
      title={DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy}, 
      author={Shuzhe Wang and Vincent Leroy and Yohann Cabon and Boris Chidlovskii and Jerome Revaud},
      year={2023},
      eprint={2312.14132},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2312.14132}, 
}

モデル情報

• Gihubページ: https://github.com/naver/dust3r/
• プロジェクトページ: https://dust3r.europe.naverlabs.com/

📄 ライセンス

コードはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で配布されています。詳細については、ライセンスを参照してください。 チェックポイントについては、CC-BY-NC-SA 4.0に加えて、使用したすべての公開学習データセットとベースチェックポイントのライセンスに同意する必要があります。詳細は、セクション: ハイパーパラメータを参照してください。