引领深度估计新篇章：深度 Anything 模型解析

引领深度估计新篇章：深度 Anything 模型解析

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

在计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation, MDE）是一项挑战性的任务，其目的是仅通过单个摄像头捕捉的图像来预测场景的深度信息。这项技术对于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域至关重要。然而，现有的方法往往受限于标注数据的稀缺性和模型的泛化能力。在这样的背景下，深度 Anything 模型应运而生，以其独特的训练策略和数据引擎，为单目深度估计任务带来革命性的效率提升。

当前挑战

在单目深度估计中，一个主要的挑战是缺乏大规模、多样化的标注数据。传统的数据集通常规模有限，且场景单一，导致模型难以在复杂、多变的现实世界场景中取得良好的性能。此外，模型的泛化能力不足，也是导致深度估计不准确的一个重要因素。

模型的优势

深度 Anything 模型通过以下两个关键优势，有效提升了单目深度估计的效率和准确性：

1. 大规模未标注数据的利用：模型采用了一种创新的数据引擎，能够自动收集和标注大量未标注数据（约 6200 万张），极大地扩展了数据覆盖范围，从而减少了泛化误差。

2. 挑战性优化目标和辅助监督：通过数据增强工具创建更具挑战性的优化目标，迫使模型积极寻求额外的视觉知识，并获取稳健的表征；同时，引入辅助监督，使模型能够从预训练编码器中继承丰富的语义先验。

实施步骤

要集成深度 Anything 模型，首先需要安装相应的包，并按照以下步骤进行：

git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
cd Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

使用模型时，需要对图像进行预处理，包括调整大小、归一化和准备网络输入：

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")

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

depth = model(image)

效果评估

深度 Anything 模型的性能在六个公共数据集和随机捕获的照片上进行了广泛评估，结果显示其具有卓越的泛化能力。通过在 NYUv2 和 KITTI 数据集上进行微调，模型达到了新的最先进水平（SOTA）。此外，基于深度 Anything 的深度条件 ControlNet 也展现出了优于基于 MiDaS 的先前版本的性能。

结论

深度 Anything 模型以其创新的训练策略和对大规模未标注数据的充分利用，为单目深度估计任务带来了显著的效率提升。它的成功不仅证明了数据规模和多样性在深度学习中的重要性，也为相关领域的实际应用提供了强有力的工具。我们鼓励研究人员和开发人员尝试并应用深度 Anything 模型，以推动计算机视觉技术的发展。

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