El modelo Depth Anything V2 dirigido por pasantes de ByteDance se ha incluido en la biblioteca de modelos Core ML de Apple, lo que demuestra una vez más la gran fortaleza de la generación más joven de China en el campo de la inteligencia artificial. Este modelo ha recibido amplia atención en la industria por sus excelentes capacidades de estimación de profundidad monocular y sus amplias perspectivas de aplicación en múltiples campos. El editor de Downcodes le brindará una comprensión profunda de este llamativo proyecto y las maravillosas historias de los pasantes detrás de él.
El gran equipo de modelos de ByteDance ha hecho otra contribución. Su modelo Depth Anything V2 se ha incluido en la biblioteca de modelos Core ML de Apple. Este logro no es sólo un gran avance en tecnología, sino que lo que es aún más notable es que el líder de este proyecto resultó ser un pasante.
Depth Anything V2 es un modelo de estimación de profundidad monocular que puede estimar la información de profundidad de una escena a partir de una sola imagen. Desde la versión V1 a principios de 2024 hasta la V2 actual, la cantidad de parámetros de este modelo se ha ampliado de 25 millones a 1,3 mil millones. Su rango de aplicaciones cubre efectos especiales de video, conducción autónoma, modelado 3D, realidad aumentada y otros campos.
Este modelo recibió 8,7k estrellas en GitHub, la versión V2 tiene 2,3k estrellas poco después de su lanzamiento y la versión V1 recibió 6,4k estrellas. Un logro así es digno de orgullo para cualquier equipo técnico, sin mencionar que la fuerza principal detrás de esto es un pasante.
Apple ha incluido Depth Anything V2 en la biblioteca de modelos Core ML, lo que supone un alto reconocimiento del rendimiento del modelo y las perspectivas de aplicación. Core ML, como marco de aprendizaje automático de Apple, permite que los modelos de aprendizaje automático se ejecuten de manera eficiente en dispositivos como iOS y MacOS, y pueden realizar tareas complejas de IA incluso sin una conexión a Internet.
La versión Core ML de Depth Anything V2 utiliza un modelo de al menos 25 M. Después de la optimización por parte de la ingeniería oficial de HuggingFace, la velocidad de inferencia en iPhone12Pro Max alcanza los 31,1 milisegundos. Éste, junto con otros modelos seleccionados como FastViT, ResNet50, YOLOv3, etc., cubre múltiples campos desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el reconocimiento de imágenes.
En la ola de modelos grandes, cada vez más personas reconocen el valor de las leyes de escala. El equipo de Depth Anything decidió crear un modelo base simple pero potente para lograr mejores resultados en una sola tarea. Creen que utilizar las leyes de escala para resolver algunos problemas básicos es más práctico. La estimación de la profundidad es una de las tareas importantes en el campo de la visión por computadora. Inferir la información de distancia de los objetos en la escena a partir de imágenes es crucial para aplicaciones como la conducción autónoma, el modelado 3D y la realidad aumentada. Depth Anything V2 no solo tiene amplias perspectivas de aplicación en estos campos, sino que también puede integrarse en plataformas de video o software de edición como middleware para respaldar la producción de efectos especiales, edición de video y otras funciones. Uno de los candidatos para el proyecto Depth Anything era pasante en el equipo. Bajo la dirección de Mentor, esta estrella en ascenso completó la mayor parte del trabajo desde la concepción del proyecto hasta la redacción de la tesis en menos de un año. La empresa y el equipo brindan un ambiente de investigación gratuito y apoyo suficiente, animando a los pasantes a profundizar en problemas más difíciles y esenciales.
El crecimiento de este pasante y el éxito de Depth Anything V2 no solo demuestran esfuerzos y talentos personales, sino que también reflejan la exploración en profundidad y el cultivo de talentos de ByteDance en la generación visual y los grandes campos relacionados con los modelos.
Dirección del proyecto: https://top.aibase.com/tool/ Depth-anything-v2
El éxito de Depth Anything V2 no radica sólo en sus avances tecnológicos, sino también en el modelo de formación del equipo que lo respalda y su énfasis en los talentos. Esto proporciona una experiencia valiosa para que otras empresas exploren en el campo de la inteligencia artificial y también indica que en el futuro surgirán más talentos destacados. Espero que más jóvenes puedan inspirarse con esta historia, perseguir valientemente sus sueños y crear su propia gloria.