Distill-Any-Depth快速上手3分钟搭建你的第一个深度估计应用附Colab教程【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-DepthDistill-Any-Depth是一款基于知识蒸馏技术构建的单目深度估计算法能够从普通2D图像中精准提取物体深度信息。本教程将带你快速搭建属于自己的深度估计应用无需复杂配置即使是AI新手也能轻松上手 为什么选择Distill-Any-DepthDistill-Any-Depth通过创新的多教师蒸馏策略在保持轻量化的同时实现了SOTA级别的深度估计性能。它支持多种输入场景从室内环境到自然景观都能生成细腻的深度图和3D点云。不同算法的深度估计效果对比红框标注区域显示Distill-Any-Depth在细节处理上的优势⚡ 环境准备3分钟搞定1️⃣ 克隆项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth cd Distill-Any-Depth2️⃣ 创建虚拟环境conda create -n distill-any-depth -y python3.10 conda activate distill-any-depth3️⃣ 安装依赖pip install -r requirements.txt cd detectron2 pip install -e . cd .. pip install -e . 快速体验深度估计使用脚本一键运行bash scripts/00_infer.sh自定义参数运行CUDA_VISIBLE_DEVICES0 \ python tools/testers/infer.py \ --checkpoint checkpoint/large/model.safetensors \ --processing_res 700 \ --output_dir output/results \ --arch_name depthanything-large提示预训练模型可从模型列表下载支持Small(24.8M)、Base(97.5M)和Large(335.3M)三种规格 深度估计效果展示Distill-Any-Depth能够处理各种复杂场景生成高精度的深度图和3D点云左列原始RGB图像 | 右列Distill-Any-Depth生成的深度图基于深度图重建的3D点云支持多视角查看 使用Transformers库快速集成如果你是开发者可以通过Hugging Face Transformers库轻松集成from transformers import pipeline from PIL import Image import requests # 加载模型 pipe pipeline(taskdepth-estimation, modelxingyang1/Distill-Any-Depth-Large-hf) # 加载图像 url http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg image Image.open(requests.get(url, streamTrue).raw) # 执行深度估计 depth pipe(image)[depth] 启动交互式Web演示通过Gradio快速启动可视化界面python app.py运行后访问http://127.0.0.1:7860即可上传图片进行实时深度估计。 更多资源项目文档README.md模型架构代码distillanydepth/modeling/推理脚本tools/testers/infer.pyDistill-Any-Depth让复杂的深度估计技术变得简单易用无论是学术研究还是工业应用都能为你提供强大的深度感知能力。立即尝试开启你的3D视觉之旅吧【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Distill-Any-Depth快速上手：3分钟搭建你的第一个深度估计应用（附Colab教程）
Distill-Any-Depth快速上手3分钟搭建你的第一个深度估计应用附Colab教程【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-DepthDistill-Any-Depth是一款基于知识蒸馏技术构建的单目深度估计算法能够从普通2D图像中精准提取物体深度信息。本教程将带你快速搭建属于自己的深度估计应用无需复杂配置即使是AI新手也能轻松上手 为什么选择Distill-Any-DepthDistill-Any-Depth通过创新的多教师蒸馏策略在保持轻量化的同时实现了SOTA级别的深度估计性能。它支持多种输入场景从室内环境到自然景观都能生成细腻的深度图和3D点云。不同算法的深度估计效果对比红框标注区域显示Distill-Any-Depth在细节处理上的优势⚡ 环境准备3分钟搞定1️⃣ 克隆项目代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth cd Distill-Any-Depth2️⃣ 创建虚拟环境conda create -n distill-any-depth -y python3.10 conda activate distill-any-depth3️⃣ 安装依赖pip install -r requirements.txt cd detectron2 pip install -e . cd .. pip install -e . 快速体验深度估计使用脚本一键运行bash scripts/00_infer.sh自定义参数运行CUDA_VISIBLE_DEVICES0 \ python tools/testers/infer.py \ --checkpoint checkpoint/large/model.safetensors \ --processing_res 700 \ --output_dir output/results \ --arch_name depthanything-large提示预训练模型可从模型列表下载支持Small(24.8M)、Base(97.5M)和Large(335.3M)三种规格 深度估计效果展示Distill-Any-Depth能够处理各种复杂场景生成高精度的深度图和3D点云左列原始RGB图像 | 右列Distill-Any-Depth生成的深度图基于深度图重建的3D点云支持多视角查看 使用Transformers库快速集成如果你是开发者可以通过Hugging Face Transformers库轻松集成from transformers import pipeline from PIL import Image import requests # 加载模型 pipe pipeline(taskdepth-estimation, modelxingyang1/Distill-Any-Depth-Large-hf) # 加载图像 url http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg image Image.open(requests.get(url, streamTrue).raw) # 执行深度估计 depth pipe(image)[depth] 启动交互式Web演示通过Gradio快速启动可视化界面python app.py运行后访问http://127.0.0.1:7860即可上传图片进行实时深度估计。 更多资源项目文档README.md模型架构代码distillanydepth/modeling/推理脚本tools/testers/infer.pyDistill-Any-Depth让复杂的深度估计技术变得简单易用无论是学术研究还是工业应用都能为你提供强大的深度感知能力。立即尝试开启你的3D视觉之旅吧【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考