# DINOv2バックボーン

Depth Anything V2を屋外メトリック深度推定タスク向けにファインチューニングしたバージョンで、合成データセットVirtual KITTIを使用してトレーニング

Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像で訓練され、相対的および絶対的深度推定タスクで最先端の結果を達成しています。

Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像でトレーニングされ、相対的および絶対的深度推定タスクで最先端の結果を達成しました。

Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像でトレーニングされ、ゼロショット深度推定の先進的な性能を実現しています。

Depth AnythingはDPTアーキテクチャに基づく深度推定モデルで、DINOv2バックボーンネットワークを採用し、約6200万枚の画像でトレーニングされ、相対的および絶対的深度推定タスクで優れた性能を発揮します。

このモデルはDINOv2バックボーンネットワークを使用して構築されたDPTフレームワークで、深度推定タスクに使用されます。

DINOv2をバックボーンとして使用するDPTモデルで、深度推定タスクに用いられます。

DINOv2をバックボーンとして使用するDPTフレームワーク、深度推定タスク用

DINOv2をバックボーンとして採用したDPTモデルで、深度推定タスクに使用されます。

DINOv2をバックボーンとして使用したDPTモデルで、深度推定タスクに用いられます。