tgoop.com/bigdatai/1046
Last Update:
DepthLab - диффузионный механизм инпейнта карт глубины с двумя параллельными ветвями для задач заполнения 3D-сцен, генерации сцен на основе текстовых промптов, реконструкции с использованием DUST3R и заполнение глубины LiDAR.
Первая ветвь, Reference U-Net извлекает признаки из RGB-изображений, которые служат условием для второй ветви.
Вторая ветвь, Estimation U-Net, обрабатывает имеющиеся данные о глубине и маску, определяющую области, требующие восстановления. Признаки RGB, полученные из Reference U-Net, последовательно интегрируются в Estimation U-Net, что позволяет управлять процессом восстановления.
Взаимодействие между ветвями Reference U-Net и Estimation U-Net реализуется механизмом cross-attention, который использует CLIP encoder.
Архитектура DepthLab опирается на наработки Marigold и Stable Diffusion V2. Кодирование RGB-изображений и карт глубины в латентное пространство осуществляется VAE. Маска также кодируется с помощью VAE, что позволяет сохранить детальную информацию о форме и границах.
Обучение DepthLab проводилось на двух синтетических датасетах: Hypersim (54 тысячи обучающих образцов) и Virtual KITTI (20 тысяч обучающих образцов). Для расширения обучающей выборки использовались случайные искажения изображений и несколько стратегий маскирования: штрихи, окружности, квадраты и их комбинации.
Оценка качества восстановления проводилась на 5 наборах: NYUv2, KITTI, ETH3D, ScanNet, DIODE. В качестве метрик использовались абсолютная относительная ошибка (AbsRel) и точность в пределах δ1 = 1.25.
Результаты тестов демонстрируют, что DepthLab превосходит как дискриминативные (DiverseDepth, MiDaS, LeReS, Omnidata, HDN, DPT, DepthAnything, DepthAnythingV2), так и генеративные (Marigold, DepthFM, GeoWizard) методы в постоении карт глубины.
Для локального инференса потребуются модели:
# Clone repo
git clone https://github.com/Johanan528/DepthLab.git
cd DepthLab
# Create conda env
conda env create -f environment.yaml
conda activate DepthLab
# Run inference
cd scripts
bash infer.sh
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #DepthLab
