GPT
D

Depth-Anything-V2-Small

קוד פתוח

depth-anythingapache-2.02024-06-13

  • depth-anything-v2
  • depth
  • relative depth
  • depth-estimation
  • en

הערכת עומק מתמונה בודדת שרצה מהר ובמשקל מזערי של פחות ממאה מגהבייט. הבחירה המדויקת כשצריך מפת עומק אמינה בלי לשרוף משאבי שרת או כרטיסי מסך יקרים.

  • 94.6 MBמשקל הקבצים
  • 19,479הורדות בחודש
  • 82לייקים

מה זה

המודל הזה לוקח תמונה רגילה ומייצר ממנה מפת עומק יחסית, בלי צורך בחיישני לידאר או מצלמות סטריאו. הוא אומן על שילוב של כמעט שש מאות אלף תמונות סינתטיות עם תוויות עומק מדויקות, ולמעלה משישים ושניים מיליון תמונות אמיתיות ללא תוויות. השילוב הזה נותן לו יכולת להתמודד עם מגוון רחב של סצנות מהעולם האמיתי בלי להישבר כשהתאורה או הזווית משתנות.

ביחס לגרסה הראשונה של הפרויקט, הוא שומר על פרטים עדינים בהרבה ומפריד טוב יותר בין עצמים קרובים לרקע. היתרון הגדול שלו מול מודלים שמבוססים על סטייבל דיפיוז'ן, כמו מריגולד או ג'או-וויזארד, הוא המהירות. הוא מהיר מהם פי עשרה, קל בהרבה במשקל, ולא דורש תהליך דה-נויזינג ארוך כדי לייצר תוצאה אחת.

מתאים ל

  • הפרדת אובייקטים וטשטוש

    יצירת אפקט עומק שדה וטשטוש רקע ריאליסטי בתמונות, הודות להפרדה חדה בין שכבות.

  • עיבוד תמונה במכשירי קצה

    הרצה מקומית על מחשבים פשוטים ללא כרטיס מסך ייעודי, בזכות משקל של תשעים וארבעה מגהבייט.

  • הכנת נתונים לתלת ממד

    הפקת מפות עומק מהירה מאלפי תמונות בו זמנית, כשלב מקדים לשחזור גיאומטרי.

איפה זה נופל

המודל מוציא מפת עומק יחסית ולא עומק מטרי מוחלט בסנטימטרים. אם אתם בונים מערכת למדידת מרחקים פיזיים בעולם, תצטרכו לכייל אותו מול מידע נוסף ולא להסתמך עליו ישירות. בנוסף, מדובר בגרסת הסמול של המודל, כך שאף שהוא מחזיק פרטים טוב יותר מהגרסה הקודמת, הוא בהכרח מוותר על דיוק בקצוות מורכבים לעומת גרסאות גדולות וכבדות יותר מאותה סדרה.

אותה משפחה

Depth-Anything-V2-Small יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

שאלות
נפוצות

האם המודל נותן מרחק מדויק במטרים מהמצלמה?

לא. מדובר בהערכת עומק יחסית בלבד, שמראה מה קרוב יותר ומה רחוק יותר בתוך הפריים. כדי לדעת מרחק מספרי אמיתי צריך כיול נוסף או מודל שמיועד לעומק מטרי.

חייבים כרטיס מסך של אנבידיה כדי להריץ אותו?

ממש לא. בגלל שמדובר בגרסת סמול קלה, אפשר להריץ אותו ישירות על המעבד בלי בעיה. כרטיס מסך יעזור אם אתם מעבדים וידאו בזמן אמת, אבל לתמונות בודדות מעבד רגיל מספיק בהחלט.

איך מריצים

המשקל הכולל של הקבצים הוא פחות ממאה מגהבייט, מה שאומר שאפשר להריץ אותו כמעט בכל מקום. הוא נטען ישירות לפייתון עם פייטורץ' ודורש קוד בסיסי של הגדרת הארכיטקטורה וטעינת המשקולות לקובץ משותף. הוא עובד מצוין גם על מעבד רגיל, כך שלא חייבים כרטיס מסך ייעודי כדי לקבל זמני תגובה סבירים.

אם אתם צריכים לעבד תמונות בודדות מדי פעם או להריץ בדיקות על המחשב המקומי, אין שום סיבה לשלם על שירות חיצוני. המודל קטן מספיק כדי לשבת בתוך קונטיינר בסיסי, לעלות בשניות, ולתת תוצאה מקומית בלי תלויות חיצוניות ועלויות רשת.

pip install -U huggingface_hub
hf download depth-anything/Depth-Anything-V2-Small

הקבצים

3 קבצים במאגר, 94.6 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

רישיון אפאצ'י שתיים מאפשר שימוש חופשי לגמרי, כולל שימוש מסחרי מלא, שינוי הקוד והפצה פנימית או חיצונית. התנאי היחיד הוא שמירה על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים שלכם. אתם יכולים להכניס אותו ישירות למוצר מסחרי בלי לשלם תמלוגים ובלי לפתוח את הקוד שלכם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗