Depth Anything, un nuevo modelo MDE desarrollado conjuntamente por HKU y TikTok, ha aportado avances revolucionarios al campo de la estimación de profundidad monocular. Este modelo puede utilizar imágenes masivas sin etiquetar para el entrenamiento, lo que muestra un gran rendimiento y practicidad, y tiene excelentes capacidades de muestreo cero. Su núcleo radica en el diseño de un motor de datos eficiente para recopilar y etiquetar datos automáticamente, resolviendo efectivamente el problema de la construcción de conjuntos de datos a gran escala y reduciendo significativamente el error de generalización del modelo.
Depth Anything, un nuevo modelo MDE lanzado conjuntamente por HKU y TikTok, puede utilizar imágenes sin etiquetar a gran escala para estimar la profundidad monocular. El modelo tiene un gran rendimiento y practicidad y proporciona mejores capacidades de muestreo cero. Este modelo diseña un motor de datos para recopilar y etiquetar automáticamente datos sin etiquetar a gran escala, ampliar el tamaño del conjunto de datos y reducir los errores de generalización. Su aparición trae nuevas esperanzas a los campos de la robótica, la conducción autónoma y la realidad virtual.
La innovación del modelo Depth Anything radica en sus eficientes capacidades de procesamiento de datos y su excelente rendimiento de generalización, que proporciona una solución de percepción de información profunda más precisa y confiable para campos como la robótica, la conducción autónoma y la realidad virtual. Tiene amplias perspectivas de aplicación en el. futuro. Se espera que la investigación de seguimiento pueda mejorar aún más la precisión y eficiencia del modelo y promover el rápido desarrollo de campos relacionados.