Das von ByteDance-Praktikanten geleitete Modell Depth Anything V2 wurde in die Core ML-Modellbibliothek von Apple aufgenommen und beweist damit einmal mehr die starke Stärke der jüngeren Generation Chinas im Bereich der künstlichen Intelligenz. Dieses Modell hat in der Branche aufgrund seiner hervorragenden Fähigkeiten zur monokularen Tiefenschätzung und seiner breiten Anwendungsaussichten in zahlreichen Bereichen große Beachtung gefunden. Der Herausgeber von Downcodes wird Ihnen einen detaillierten Einblick in dieses auffällige Projekt und die wunderbaren Geschichten der Praktikanten dahinter geben.
Das große Modellteam von ByteDance hat einen weiteren Beitrag geleistet. Ihr Modell Depth Anything V2 wurde in die Core ML-Modellbibliothek aufgenommen. Dieser Erfolg ist nicht nur ein Durchbruch in der Technologie, sondern was noch bemerkenswerter ist, ist, dass der Leiter dieses Projekts ein Praktikant war.
Depth Anything V2 ist ein monokulares Tiefenschätzungsmodell, das die Tiefeninformationen einer Szene aus einem einzelnen Bild schätzen kann. Von der V1-Version Anfang 2024 bis zur aktuellen V2 hat sich die Anzahl der Parameter dieses Modells von 25 Millionen auf 1,3 Milliarden erweitert. Sein Anwendungsbereich umfasst Video-Spezialeffekte, autonomes Fahren, 3D-Modellierung, Augmented Reality und andere Bereiche.
Dieses Modell hat 8,7.000 Sterne auf GitHub erhalten, die V2-Version hat kurz nach ihrer Veröffentlichung 2,3.000 Sterne erhalten und die V1-Version hat 6,4.000 Sterne erhalten. Auf eine solche Leistung kann jedes technische Team stolz sein, ganz zu schweigen davon, dass die treibende Kraft dahinter ein Praktikant ist.
Apple hat Depth Anything V2 in die Core ML-Modellbibliothek aufgenommen, was eine hohe Anerkennung der Leistung und Anwendungsaussichten des Modells darstellt. Core ML als Apples Machine-Learning-Framework ermöglicht die effiziente Ausführung von Machine-Learning-Modellen auf Geräten wie iOS und MacOS und kann komplexe KI-Aufgaben auch ohne Internetverbindung ausführen.
Die Core ML-Version von Depth Anything V2 verwendet ein Modell von mindestens 25 MB. Nach der Optimierung durch die offizielle Technik von HuggingFace erreicht die Inferenzgeschwindigkeit auf dem iPhone12Pro Max 31,1 Millisekunden. Dies deckt zusammen mit anderen ausgewählten Modellen wie FastViT, ResNet50, YOLOv3 usw. mehrere Bereiche von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zur Bilderkennung ab.
In der Welle großer Modelle wird der Wert von Skalierungsgesetzen von immer mehr Menschen erkannt. Das Team von Depth Anything entschied sich für den Aufbau eines einfachen, aber leistungsstarken Basismodells, um bei einer einzelnen Aufgabe bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie glauben, dass die Verwendung von Skalierungsgesetzen zur Lösung einiger grundlegender Probleme praktischer ist. Die Tiefenschätzung ist eine der wichtigen Aufgaben im Bereich Computer Vision. Die Ableitung der Entfernungsinformationen von Objekten in der Szene aus Bildern ist für Anwendungen wie autonomes Fahren, 3D-Modellierung und Augmented Reality von entscheidender Bedeutung. Depth Anything V2 hat nicht nur breite Anwendungsaussichten in diesen Bereichen, sondern kann auch als Middleware in Videoplattformen oder Bearbeitungssoftware integriert werden, um die Produktion von Spezialeffekten, Videobearbeitung und andere Funktionen zu unterstützen. Einer der Kandidaten für das Depth Anything-Projekt war ein Praktikant im Team. Unter der Anleitung von Mentor erledigte dieser aufstrebende Stern den Großteil der Arbeit von der Projektkonzeption bis zum Verfassen der Abschlussarbeit in weniger als einem Jahr. Das Unternehmen und das Team bieten eine freie Forschungsatmosphäre und ausreichend Unterstützung und ermutigen die Praktikanten, sich mit schwierigeren und wesentlichen Problemen zu befassen.
Das Wachstum dieses Praktikanten und der Erfolg von Depth Anything V2 zeugen nicht nur von persönlichen Bemühungen und Talenten, sondern spiegeln auch ByteDances tiefgreifende Erforschung und Talentförderung in der visuellen Generierung und in großen modellbezogenen Bereichen wider.
Projektadresse: https://top.aibase.com/tool/ Depth-anything-v2
Der Erfolg von Depth Anything V2 liegt nicht nur in seinen technologischen Durchbrüchen, sondern auch im Trainingsmodell des Teams dahinter und seiner Betonung von Talenten. Dies bietet anderen Unternehmen wertvolle Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und deutet auch darauf hin, dass in Zukunft weitere herausragende Talente entstehen werden. Ich hoffe, dass sich mehr junge Menschen von dieser Geschichte inspirieren lassen, mutig ihre Träume verfolgen und ihren eigenen Ruhm erschaffen können.