新手指南：快速上手 Depth Anything ViT-L14 模型

最新推荐文章于 2025-01-08 11:08:30 发布

岑珊心Drake

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新手指南：快速上手 Depth Anything ViT-L14 模型

depth_anything_vitl14 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/LiheYoung/depth_anything_vitl14

引言

欢迎新手读者！如果你对深度学习、计算机视觉以及单目深度估计感兴趣，那么你来对地方了。本文将带你快速上手 Depth Anything ViT-L14 模型，这是一个强大的基础模型，专门用于处理任何图像在任何情况下的单目深度估计。通过本文，你将了解如何安装、配置和使用该模型，并掌握一些常见问题的解决方法。

学习深度估计模型的价值在于，它不仅可以帮助你理解图像中的深度信息，还可以在自动驾驶、增强现实、虚拟现实等多个领域中发挥重要作用。无论你是学生、研究人员还是开发者，掌握这一技能都将为你的职业生涯增添亮点。

主体

基础知识准备

在开始使用 Depth Anything ViT-L14 模型之前，你需要具备一些基础的理论知识。首先，了解深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）。其次，熟悉计算机视觉的基本任务，如图像分类、目标检测和图像分割。

学习资源推荐

深度学习入门：推荐阅读《深度学习》（Deep Learning）一书，作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville。
计算机视觉：可以参考《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），作者是 Richard Szeliski。
在线课程：Coursera 上的《Deep Learning Specialization》由 Andrew Ng 教授，涵盖了深度学习的各个方面。

环境搭建

在使用 Depth Anything ViT-L14 模型之前，你需要搭建一个合适的环境。以下是详细的步骤：

软件和工具安装

Python 环境：确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。你可以通过 Python 官方网站下载并安装。
深度学习框架：推荐使用 PyTorch，你可以通过以下命令安装：
```
pip install torch torchvision
```

模型依赖包：克隆 Depth Anything 的代码库并安装依赖包：

git clone https://huggingface.co/LiheYoung/depth_anything_vitl14
cd depth_anything_vitl14
pip install -r requirements.txt

配置验证

安装完成后，你可以通过以下命令验证环境是否配置正确：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出了 PyTorch 的版本号，说明环境配置成功。

入门实例

现在，你已经准备好使用 Depth Anything ViT-L14 模型了。以下是一个简单的实例，展示如何加载模型并进行深度估计。

简单案例操作

加载模型：

import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
import torch

from depth_anything.dpt import DepthAnything
from depth_anything.util.transform import Resize, NormalizeImage, PrepareForNet
from torchvision.transforms import Compose

model = DepthAnything.from_pretrained("LiheYoung/depth_anything_vitl14")

图像预处理：

transform = Compose([
        Resize(
            width=518,
            height=518,
            resize_target=False,
            keep_aspect_ratio=True,
            ensure_multiple_of=14,
            resize_method='lower_bound',
            image_interpolation_method=cv2.INTER_CUBIC,
        ),
        NormalizeImage(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
        PrepareForNet(),
    ])

image = Image.open("your_image.jpg")
image = np.array(image) / 255.0
image = transform({'image': image})['image']
image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0)