# 高精度深度予測

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は大規模なラベルなしデータで訓練された深度推定モデルで、単一画像から深度情報を予測できます。

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。

DPTはBEiTバックボーンネットワークに基づく密集予測トランスフォーマーモデルで、単眼深度推定に使用され、140万枚の画像でトレーニングされています。