GPT
M

map-anything

קוד פתוח

facebookcc-by-nc-4.02025-09-08

  • safetensors
  • model_hub_mixin
  • pytorch_model_hub_mixin
  • computer-vision
  • 3d-reconstruction

מערך יחיד שמחלץ גיאומטריה תלת-ממדית מדויקת מתמונות בלי להרכיב צינור עיבוד מפוצל. הוא מתאים למי שרוצה עומק מטרי ושחזור מרחבי בריצה ישירה אחת.

  • 1.2Bפרמטרים
  • 4.6 GBמשקל הקבצים
  • 41,047הורדות בחודש
  • 97לייקים

מה זה

מטא בנתה כאן מודל טרנספורמר מקצה לקצה שמתמקד בשחזור גיאומטרי מטרי מתוך תמונות. במקום להחזיק כלי נפרד להערכת עומק מתמונה בודדת, כלי אחר לחיבור תמונות מרובות ומערכת נפרדת להשלמת עומק, המודל הזה מבצע מעל 12 משימות שחזור שונות ברשת הזנה ישירה אחת.

הוא מתוכנן לקבל קלטים מגוונים ולפלוט ישירות את הגיאומטריה של הסצנה בקנה מידה מטרי אמיתי, כולל התאמת מצלמות וסטריאו מרובה נקודות מבט. עם 1.2 מיליארד פרמטרים, הוא מרכז את כל שלבי הראייה המרחבית למשקל יחיד וקומפקטי ביחס למערכות הקלאסיות שמחייבות אופטימיזציה ארוכה לכל סצנה.

מתאים ל

  • הערכת עומק מטרי מתמונה

    חילוץ מרחקים ומידות אמיתיות מתוך פריים יחיד ברשת הזנה ישירה, ללא ציוד מדידה נוסף.

  • שחזור סצנה ממספר זוויות

    חיבור נקודות מבט מרובות למבנה תלת-ממדי עקבי במקום להריץ תהליכי sfm כבדים.

  • השלמת פערי עומק

    מילוי חוסרים במפות עומק חלקיות וחידוד הגיאומטריה המרחבית במודל יחיד.

איפה זה נופל

הכרטיס לא חושף ציוני דיוק מספריים או תוצאות על מבחני ביצועים מקובלים, ולכן קשה לדעת מראש איך הוא מתמודד עם תנאי תאורה קשים, משטחים שקופים או חזרתיים. בנוסף, מודל שמנסה לכסות 12 משימות שחזור שונות עלול לפספס בפרטים הקטנים מול כלים ייעודיים שנבנו למשימה אחת בלבד, כמו הערכת עומק בלעדית. חובה לבדוק אותו על צילומי שטח אמיתיים מהסביבה שלכם לפני שמסתמכים על המידות שהוא מוציא.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להשתמש במודל במוצר לחברה?

לא. הרישיון הוא לא-מסחרי לחלוטין. אם אתם בונים אפליקציה בתשלום או כלי פנימי שמייצר ערך עסקי ישיר, המודל הזה לא מתאים משפטית.

איזה סוג של מידע גיאומטרי המודל פולט?

הוא מחזיר גיאומטריה תלת-ממדית בקנה מידה מטרי אמיתי. זה מאפשר להוציא מידות ומרחקים פיזיים מתוך התמונות, ולא רק מפות עומק יחסיות שחסרות קנה מידה במציאות.

איך מריצים

המשקל הכולל של הקבצים עומד על 4.6 גיגה-בייט, כך שלא צריך שרת מפלצתי בשביל להרים אותו. כרטיס מסך בודד עם 8 עד 12 גיגה-בייט של זיכרון יספיק לטעינה ולהסקה שוטפת, מה שמאפשר להריץ אותו מקומית על תחנת עבודה סבירה בלי לשלם על שירותי ענן יקרים.

אם אתם צריכים רק בדיקות מזדמנות של תמונות בודדות, הקמה של הסביבה מתוך הריפו עלולה לגזול זמן מיותר מול פתרונות שמציעים נקודת קצה מוכנה. לעומת זאת, לעיבוד אצוות או שילוב ישיר בצנרת נתונים מקומית, ההרצה העצמית פשוטה יחסית ואינה דורשת חלוקה לכמה כרטיסים.

pip install -U huggingface_hub
hf download facebook/map-anything

הקבצים

4 קבצים במאגר, 4.6 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא cc-by-nc-4.0, מה שאומר שאסור להשתמש במודל הזה בשום צורה מסחרית. הוא מיועד למחקר, פיתוח פנימי ובדיקות בלבד, ואי אפשר לשלב אותו במוצר שנמכר ללקוחות או מייצר הכנסה בלי להפר את תנאי השימוש.

  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס
  • שימוש מסחרי: לא

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗