Model Depth Anything V2 yang dipimpin oleh karyawan magang ByteDance telah disertakan dalam perpustakaan model Core ML Apple, sekali lagi membuktikan kekuatan kuat generasi muda Tiongkok di bidang kecerdasan buatan. Model ini telah mendapat perhatian luas di industri karena kemampuan estimasi kedalaman monokulernya yang luar biasa dan prospek penerapannya yang luas di berbagai bidang. Editor Downcodes akan memberi Anda pemahaman mendalam tentang proyek menarik ini dan kisah-kisah indah para pekerja magang di baliknya.
Tim model besar ByteDance telah memberikan kontribusi lain. Model Depth Anything V2 mereka telah disertakan dalam pustaka model Core ML Apple. Pencapaian ini bukan hanya sebuah terobosan di bidang teknologi, namun yang lebih luar biasa lagi adalah pemimpin proyek ini ternyata adalah seorang pekerja magang.
Depth Anything V2 adalah model estimasi kedalaman monokuler yang dapat memperkirakan informasi kedalaman suatu pemandangan dari satu gambar. Dari versi V1 pada awal tahun 2024 hingga V2 saat ini, jumlah parameter model ini telah diperluas dari 25M menjadi 1,3B. Rentang penerapannya mencakup efek khusus video, mengemudi otonom, pemodelan 3D, augmented reality, dan bidang lainnya.
Model ini telah menerima 8,7k Bintang di GitHub, versi V2 memiliki 2,3k Bintang segera setelah dirilis, dan versi V1 telah menerima 6,4k Bintang. Pencapaian tersebut patut menjadi kebanggaan bagi tim teknis mana pun, apalagi kekuatan utama di belakangnya adalah pekerja magang.
Apple telah menyertakan Depth Anything V2 ke dalam pustaka model Core ML, yang merupakan pengakuan tinggi atas kinerja model dan prospek aplikasinya. Core ML, sebagai kerangka pembelajaran mesin Apple, memungkinkan model pembelajaran mesin berjalan secara efisien di perangkat seperti iOS dan MacOS, dan dapat melakukan tugas AI yang kompleks bahkan tanpa koneksi Internet.
Depth Anything V2 versi Core ML menggunakan model minimal 25M. Setelah optimasi oleh rekayasa resmi HuggingFace, kecepatan inferensi pada iPhone12Pro Max mencapai 31,1 milidetik. Model ini, bersama dengan model terpilih lainnya seperti FastViT, ResNet50, YOLOv3, dll., mencakup berbagai bidang mulai dari pemrosesan bahasa alami hingga pengenalan gambar.
Dalam gelombang model besar, nilai Scaling Laws diakui oleh semakin banyak orang. Tim Depth Anything memilih untuk membangun model dasar yang sederhana namun kuat untuk mencapai hasil yang lebih baik dalam satu tugas. Mereka percaya bahwa menggunakan Scaling Laws untuk memecahkan beberapa masalah dasar lebih praktis. Estimasi kedalaman adalah salah satu tugas penting di bidang visi komputer. Menyimpulkan informasi jarak objek dalam pemandangan dari gambar sangat penting untuk aplikasi seperti mengemudi otonom, pemodelan 3D, dan augmented reality. Depth Anything V2 tidak hanya memiliki prospek aplikasi yang luas di bidang ini, tetapi juga dapat diintegrasikan ke dalam platform video atau perangkat lunak pengeditan sebagai middleware untuk mendukung produksi efek khusus, pengeditan video, dan fungsi lainnya. Salah satu kandidat proyek Depth Anything adalah peserta magang di tim. Di bawah bimbingan Mentor, bintang yang sedang naik daun ini menyelesaikan sebagian besar pekerjaan mulai dari konsepsi proyek hingga penulisan tesis dalam waktu kurang dari setahun. Perusahaan dan tim memberikan suasana penelitian gratis dan dukungan yang memadai, mendorong peserta magang untuk menyelidiki masalah yang lebih sulit dan penting.
Pertumbuhan pekerja magang ini dan kesuksesan Depth Anything V2 tidak hanya menunjukkan upaya dan bakat pribadi, tetapi juga mencerminkan eksplorasi mendalam dan pengembangan bakat ByteDance dalam generasi visual dan bidang terkait model besar.
Alamat proyek: https://top.aibase.com/tool/ depth-anything-v2
Keberhasilan Depth Anything V2 tidak hanya terletak pada terobosan teknologinya, tetapi juga pada model pelatihan tim di belakangnya dan penekanannya pada bakat. Hal ini memberikan pengalaman berharga bagi perusahaan lain untuk mengeksplorasi bidang kecerdasan buatan, dan juga menunjukkan bahwa akan lebih banyak lagi talenta-talenta luar biasa yang akan bermunculan di masa depan. Saya berharap lebih banyak anak muda yang terinspirasi oleh kisah ini, dengan berani mengejar impian mereka, dan menciptakan kejayaan mereka sendiri.