# 高精度深度マップ

Distill-Any-Depthは新しいSOTA単眼深度推定モデルで、知識蒸留アルゴリズムを用いて訓練されています。

Transformers.jsベースの深度推定モデルONNX版、ウェブアプリケーション向け

Depth Anything は大規模なラベルなしデータを活用して深度推定の可能性を解き放つ強力な深度推定モデルです。

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、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。

SwinV2バックボーンネットワークに基づくDPTモデルで、単眼深度推定用に140万枚の画像でトレーニング

BEiTバックボーンネットワークに基づく単眼深度推定モデルで、単一画像から詳細な深度情報を推測可能

BEiT Transformerベースの単眼深度推定モデルで、単一画像から詳細な深度情報を推測可能

DINOv2をバックボーンとして使用したDPTフレームワークで、深度推定タスクに用いられます。

DINOv2をバックボーンネットワークとして使用するDPTモデルで、単眼深度推定タスクに用いられる

このモデルはDINOv2をバックボーンネットワークとして採用したDPTフレームワークで、深度推定タスクに焦点を当てています。

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。