# DPTアーキテクチャ

Depth Anything V2をHypersim合成データセットで屋内メトリック深度推定用にファインチューニングしたバージョン、transformersライブラリ互換。

Depth Anything V2モデルを基に、屋内計量深度推定タスク向けにHypersim合成データセットでファインチューニングしたバージョン

Depth Anything V2を基に、屋内計量深度推定タスク向けにファインチューニングされたモデル。合成データセットHypersimで訓練され、transformersライブラリと互換性があります。

Depth Anything V2をベースにしたファインチューニング版で、屋外シーンのメトリック深度推定のために設計され、合成データセットVirtual KITTIで訓練されています。

Depth Anything V2を合成Virtual KITTIデータセットで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、transformersライブラリ互換

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 V2 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、大規模な合成データと実データでトレーニングされ、精密かつロバストな深度予測を実現します。

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。

ZoeDepthは単眼深度推定のためのモデルで、特にNYUデータセットでファインチューニングされており、ゼロショット転移とメトリック深度推定が可能です。

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。