Depth Anything: un modello di base per la stima della profondità monoculare | di Sascha Kirch | Marzo 2024 | Intelligenza-Artificiale

Carta: Profondità su qualsiasi cosa: liberare la potenza dei dati senza etichetta su larga scala di Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, HengshuangZhao onatan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel19 gennaio 2024

Codice: https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything

Pagina del progetto: https://approfondimento-qualsiasi cosa.github.io/

Conferenza: CVPR2024

Categoria: modelli di fondazione, stima della profondità monoculare

Altre procedure dettagliate: (BYOL), (CLIP), (PERDERE), (SAM), (DINO)

Contesto e sfondo
Metodo
Risultati qualitativi
Esperimenti e ablazioni
Ulteriori letture e risorse

Perché la profondità è una modalità così importante e perché utilizzare il deep learning per questo?

Illustrazione congiunta di immagine e mappa di profondità che mostra una bicicletta arancione di Sascha Kirch — Fig.1: Immagine e corrispondente mappa di profondità. Immagine di Sasha Kirch e la mappa di profondità creata con Profondità Demo del volto che abbraccia tutto.

In parole povere: per navigare nello spazio 3D, bisogna sapere dove si trovano tutte le cose e a quale distanza. Le applicazioni classiche includono la prevenzione delle collisioni, il rilevamento dello spazio percorribile, il posizionamento di oggetti in una realtà virtuale o aumentata, la creazione di oggetti 3D, la guida di un robot per afferrare un oggetto e molto altro…

Fonte: towardsdatascience.com