Модель Depth Anything V2, созданная стажерами ByteDance, была включена в библиотеку моделей Apple Core ML, что еще раз доказывает сильную силу молодого поколения Китая в области искусственного интеллекта. Эта модель получила широкое внимание в отрасли благодаря своим превосходным возможностям монокулярной оценки глубины и широким перспективам применения во многих областях. Редактор Downcodes даст вам более глубокое понимание этого привлекательного проекта и замечательных историй стажеров, стоящих за ним.
Большая команда моделей ByteDance внесла еще один вклад. Их модель Depth Anything V2 была включена в библиотеку моделей Apple Core ML. Это достижение является не только прорывом в технологиях, но, что еще более примечательно, руководителем этого проекта оказался стажер.
Depth Anything V2 — это монокулярная модель оценки глубины, которая может оценивать информацию о глубине сцены по одному изображению. С версии V1 начала 2024 года до текущей версии V2 количество параметров этой модели расширилось с 25M до 1,3B. Диапазон ее применения охватывает видеоспецэффекты, автономное вождение, 3D-моделирование, дополненную реальность и другие области.
Эта модель получила 8,7 тыс. звезд на GitHub, версия V2 получила 2,3 тыс. звезд вскоре после выпуска, а версия V1 получила 6,4 тыс. звезд. Такое достижение достойно гордости любой технической команды, не говоря уже о том, что главная сила, стоящая за ним, — стажер.
Apple включила Depth Anything V2 в библиотеку моделей Core ML, что является высоким признанием производительности модели и перспектив ее применения. Core ML, как платформа машинного обучения Apple, позволяет моделям машинного обучения эффективно работать на таких устройствах, как iOS и MacOS, и может выполнять сложные задачи искусственного интеллекта даже без подключения к Интернету.
Версия Depth Anything V2 для Core ML использует модель размером не менее 25 МБ. После оптимизации официальной разработки HuggingFace скорость вывода на iPhone12Pro Max достигает 31,1 миллисекунды. Вместе с другими выбранными моделями, такими как FastViT, ResNet50, YOLOv3 и т. д., он охватывает множество областей — от обработки естественного языка до распознавания изображений.
На волне больших моделей ценность законов масштабирования признается все большим количеством людей. Команда Depth Anything решила создать простую, но мощную базовую модель для достижения лучших результатов при выполнении одной задачи. Они считают, что использование законов масштабирования для решения некоторых базовых проблем более практично. Оценка глубины — одна из важных задач в области компьютерного зрения. Получение информации о расстоянии до объектов на сцене по изображениям имеет решающее значение для таких приложений, как автономное вождение, 3D-моделирование и дополненная реальность. Depth Anything V2 не только имеет широкие перспективы применения в этих областях, но также может быть интегрирован в видеоплатформы или программное обеспечение для редактирования в качестве промежуточного программного обеспечения для поддержки создания специальных эффектов, редактирования видео и других функций. Один из кандидатов на проект Depth Anything был стажером в команде. Под руководством Ментора эта восходящая звезда выполнила большую часть работы от концепции проекта до написания диссертации менее чем за год. Компания и команда обеспечивают свободную исследовательскую атмосферу и достаточную поддержку, поощряя стажеров углубляться в более сложные и важные проблемы.
Рост этого стажера и успех Depth Anything V2 не только демонстрируют личные усилия и таланты, но также отражают глубокие исследования ByteDance и развитие талантов в области визуальной генерации и крупных областях, связанных с моделями.
Адрес проекта: https://top.aibase.com/tool/Deep-anything-v2
Успех Depth Anything V2 заключается не только в технологических прорывах, но и в модели обучения команды, стоящей за ней, и в ее акценте на талантах. Это дает другим компаниям ценный опыт для изучения области искусственного интеллекта, а также указывает на то, что в будущем появится еще больше выдающихся талантов. Я надеюсь, что эта история вдохновит еще больше молодых людей, которые смело осуществят свои мечты и создадут свою собственную славу.