Depth Anything V2をHypersim合成データセットで屋内メトリック深度推定用にファインチューニングしたバージョン、transformersライブラリ互換。

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Depth Anything V2モデルを基に、屋内計量深度推定タスク向けにHypersim合成データセットでファインチューニングしたバージョン

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Depth Anything V2を基に、屋内計量深度推定タスク向けにファインチューニングされたモデル。合成データセットHypersimで訓練され、transformersライブラリと互換性があります。

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Depth Anything V2をベースにしたファインチューニング版で、屋外シーンのメトリック深度推定のために設計され、合成データセットVirtual KITTIで訓練されています。

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Depth Anything V2を合成Virtual KITTIデータセットで屋外メトリック深度推定タスク向けにファインチューニングしたバージョン、transformersライブラリ互換

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Depth Anything V2を屋外メトリック深度推定タスク向けにファインチューニングしたバージョンで、合成データセットVirtual KITTIを使用してトレーニング

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Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定モデルで、59.5万枚の合成注釈画像と6200万枚以上の実写無注釈画像でトレーニングされており、より細かいディテールとより強力なロバスト性を備えています。

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Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定(MDE)モデルで、59.5万枚の合成注釈画像と6200万枚以上の実写無注釈画像でトレーニングされており、より細かいディテールと強力なロバスト性を備えています。

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Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定モデルで、59.5万枚の合成注釈画像と6200万枚以上の実写無注釈画像でトレーニングされており、より細かいディテールとより強力なロバスト性を備えています。

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Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定モデルで、59.5万枚の合成注釈画像と6200万枚以上の実写無注釈画像でトレーニングされ、微細なディテールとロバスト性を備えています。

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Depth Anything V2 はDPTアーキテクチャに基づく深度推定モデルで、DINOv2バックボーンネットワークを採用し、大規模な合成データと実データでトレーニングされ、精密かつロバストな深度予測を実現します。

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Depth Anything V2 Small の ONNX バージョンで、Transformers.js 向けに設計されており、単眼深度推定タスクに使用されます。

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Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定モデルで、大量の合成画像と実画像で訓練され、精密な深度詳細と高い頑健性を提供します。

Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定(MDE)モデルで、59.5万枚の合成注釈画像と6200万枚以上の実写無注釈画像でトレーニングされています

Depth Anything V2 は現在最も性能の高い単眼深度推定モデルで、大規模な合成画像と実画像でトレーニングされており、V1バージョンと比較してより細かい詳細を捕捉でき、よりロバストです。