Depth Anything Vitb14
Depth Anything 是一個基於大規模無標籤數據訓練的深度估計模型,能夠從單張圖像中預測深度信息。
下載量 7,152
發布時間 : 1/23/2024
模型概述
Depth Anything 是一個強大的深度估計模型,通過利用大規模無標籤數據來提升性能。它能夠從單張圖像中準確預測深度信息,適用於各種計算機視覺任務。
模型特點
大規模無標籤數據訓練
利用大規模無標籤數據進行訓練,顯著提升了模型的泛化能力和性能。
高精度深度估計
能夠從單張圖像中準確預測深度信息,適用於各種場景。
靈活的輸入尺寸
支持多種輸入尺寸,通過智能調整保持預測精度。
模型能力
單目深度估計
圖像深度預測
計算機視覺任務支持
使用案例
計算機視覺
3D場景重建
從單張圖像預測深度信息,輔助3D場景重建。
提供準確的深度估計,提升重建質量。
增強現實
在AR應用中提供即時的深度信息。
增強虛擬物體與真實場景的交互效果。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98