Depth Anything, un nouveau modèle MDE développé conjointement par HKU et TikTok, a apporté des progrès révolutionnaires dans le domaine de l'estimation de la profondeur monoculaire. Ce modèle peut utiliser des images massives non étiquetées pour la formation, démontrant de solides performances et praticité, et possède d'excellentes capacités sans échantillon. Son cœur réside dans la conception d'un moteur de données efficace pour collecter et étiqueter automatiquement les données, résolvant efficacement le problème de la construction d'ensembles de données à grande échelle et réduisant considérablement l'erreur de généralisation du modèle.
Depth Anything, un nouveau modèle MDE lancé conjointement par HKU et TikTok, peut utiliser des images non étiquetées à grande échelle pour l'estimation de la profondeur monoculaire. Le modèle présente des performances et une praticité élevées, et offre de meilleures capacités sans échantillon. Ce modèle conçoit un moteur de données pour collecter et étiqueter automatiquement des données non étiquetées à grande échelle, augmenter la taille de l'ensemble de données et réduire les erreurs de généralisation. Son émergence apporte un nouvel espoir dans les domaines de la robotique, de la conduite autonome et de la réalité virtuelle.
L'innovation du modèle Depth Anything réside dans ses capacités efficaces de traitement des données et ses excellentes performances de généralisation, qui fournissent une solution de perception des informations en profondeur plus précise et plus fiable pour des domaines tels que la robotique, la conduite autonome et la réalité virtuelle, et ont de larges perspectives d'application futures. On s'attend à ce que des recherches ultérieures puissent améliorer encore la précision et l'efficacité du modèle et promouvoir le développement rapide de domaines connexes.