# DPTアーキテクチャ

Depth Anything V2 Metric Indoor Large Hf
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。
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47.99k
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Depth Anything V2 Metric Indoor Base Hf
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
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Depth Anything V2 Metric Indoor Small Hf
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。
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Depth Anything V2 Metric Outdoor Small Hf
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。
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Depth Anything V2 Metric Outdoor Base Hf
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
3Dビジョン Transformers
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Depth Anything V2 Metric Outdoor Large Hf
Apache-2.0
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
3Dビジョン Transformers
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Coreml Depth Anything V2 Small
Apache-2.0
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。
3Dビジョン
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apple
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Coreml Depth Anything Small
Apache-2.0
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。
3Dビジョン
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apple
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Zoedepth Nyu
MIT
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。
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Intel
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Depth Anything Large Hf
Apache-2.0
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。
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LiheYoung
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Depth Anything Base Hf
Apache-2.0
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。
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LiheYoung
4,101
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Depth Anything Small Hf
Apache-2.0
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。
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LiheYoung
97.89k
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