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即時場景理解

# 即時場景理解

Distill Any Depth Small Hf
Apache-2.0
Distill-Any-Depth 是一個用於深度估計的模型，基於 transformers 架構，適用於從圖像中估計深度信息。
3D視覺 Transformers
D
keetrap
99
1
Mini Image Captioning
Apache-2.0
一個基於bert-mini和vit-small的輕量級圖像字幕生成模型，僅重130MB，在CPU上運行速度極快。
圖像生成文本 Transformers 英語
M
cnmoro
292
3
Deeplabv3plus Tu Resnet18
MIT
基於PyTorch的語義分割模型，支持多種編碼器架構
圖像分割 Safetensors
D
smp-test-models
213
0
Coreml Depth Anything V2 Small
Apache-2.0
Depth Anything V2 是基於 DPT 架構的深度估計模型，採用 DINOv2 骨幹網絡，通過大規模合成和真實數據訓練，實現精細且魯棒的深度預測。
3D視覺
C
apple
67
58
Depth Anything V2 Small
Apache-2.0
Depth Anything V2 Small 的 ONNX 版本，專為 Transformers.js 設計，用於單目深度估計任務。
3D視覺 Transformers
D
onnx-community
897
14
Depth Anything Large Hf
基於Transformers.js的深度估計模型ONNX版本，適用於網頁端應用
3D視覺 Transformers
D
Xenova
19
3
Depth Anything Base Hf
基於Transformers.js的深度估計模型，適配ONNX權重版本，用於從圖像中預測深度信息。
3D視覺 Transformers
D
Xenova
53
0
Depth Anything Small Hf
基於ONNX格式的小型深度估計模型，適配Transformers.js框架，適用於網頁端深度圖預測
3D視覺 Transformers
D
Xenova
4,829
8
Sentis MiDaS
MIT
將 MiDaS 模型轉換為 ONNX 格式，用於在 Unity Sentis 中進行單目深度估計
3D視覺
S
julienkay
31
5
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