Sapiens Depth 0.6b

🚀 Depth-Sapiens-0.6B

深度估计模型 Depth-Sapiens-0.6B 基于视觉变换器架构，在3亿张高分辨率人类图像上预训练，能很好地泛化到实际场景，可用于人类图像的相对深度估计。

✨ 主要特性

• Sapiens 是一系列视觉变换器模型，在3亿张分辨率为1024 x 1024的人类图像上进行预训练。针对以人类为中心的视觉任务进行微调后，这些预训练模型能够很好地泛化到实际场景中。
• Sapiens-0.6B 原生支持1K高分辨率推理。即使在标记数据稀缺或完全为合成数据的情况下，得到的模型对实际数据也有出色的泛化能力。

📚 详细文档

模型详情

• 开发者：Meta
• 模型类型：视觉变换器
• 许可证：知识共享署名 - 非商业性使用 4.0 国际许可协议
• 任务：深度估计
• 格式：原始格式
• 文件：sapiens_0.6b_render_people_epoch_70.pth

模型信息

更多资源

• 代码仓库：https://github.com/facebookresearch/sapiens
• 论文：https://arxiv.org/abs/2408.12569
• 演示：https://huggingface.co/spaces/facebook/sapiens-depth
• 项目页面：https://about.meta.com/realitylabs/codecavatars/sapiens
• 额外结果：https://rawalkhirodkar.github.io/sapiens
• HuggingFace 集合：https://huggingface.co/collections/facebook/sapiens-66d22047daa6402d565cb2fc

💻 使用示例

基础用法

Depth 0.6B 模型可用于估计人类图像的相对深度。具体代码实现可能需要参考模型仓库中的示例代码。以下是一个可能的使用示例框架：

# 假设这里是导入模型和相关库的代码
import torch
# 加载模型
model = torch.load('sapiens_0.6b_render_people_epoch_70.pth')
# 加载图像
image = torch.randn(1, 3, 1024, 768)  # 示例图像
# 进行深度估计
depth_estimation = model(image)
print(depth_estimation)

高级用法

在实际应用中，可能需要对模型进行微调以适应特定的数据集或任务。以下是一个简单的微调示例框架：

# 假设这里是导入模型和相关库的代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 加载模型
model = torch.load('sapiens_0.6b_render_people_epoch_70.pth')

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 假设这里有训练数据和标签
train_data = torch.randn(10, 3, 1024, 768)
train_labels = torch.randn(10, 1, 1024, 768)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(train_data)
    loss = criterion(outputs, train_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

📄 许可证

本模型使用的许可证为知识共享署名 - 非商业性使用 4.0 国际许可协议（Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0）。具体许可条款请参考 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。