Depth Anything Large Hf

🚀 深度估計模型

本項目將 LiheYoung/depth-anything-large-hf 模型的 ONNX 權重進行處理，使其與 Transformers.js 兼容，可用於深度估計任務。

🚀 快速開始

本項目使用 Transformers.js 庫進行深度估計，你可以按照以下步驟快速上手。

📦 安裝指南

如果你還未安裝 Transformers.js JavaScript 庫，可以使用以下命令從 NPM 進行安裝：

npm i @xenova/transformers

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用 Xenova/depth-anything-large-hf 進行深度估計的示例代碼：

import { pipeline } from '@xenova/transformers';

// 創建深度估計管道
const depth_estimator = await pipeline('depth-estimation', 'Xenova/depth-anything-large-hf');

// 對給定圖像進行深度圖預測
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/bread_small.png';
const output = await depth_estimator(url);
// {
//   predicted_depth: Tensor {
//     dims: [350, 518],
//     type: 'float32',
//     data: Float32Array(181300) [...],
//     size: 181300
//   },
//   depth: RawImage {
//     data: Uint8Array(271360) [...],
//     width: 640,
//     height: 424,
//     channels: 1
//   }
// }

高級用法

你可以使用以下代碼將輸出的深度圖保存為圖片：

output.depth.save('depth.png');

📚 詳細文檔

注意事項

目前為 ONNX 權重單獨創建倉庫是一種臨時解決方案，直到 WebML 獲得更廣泛的應用。如果你想讓你的模型適用於 Web，建議使用 🤗 Optimum 將模型轉換為 ONNX 格式，並按照本倉庫的結構進行組織（將 ONNX 權重放在名為 onnx 的子文件夾中）。

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