Математика Дата саентиста

Forwarded from Machinelearning

0:45

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🔎 Depth Anything — это передовая технология оценки глубины, использующая монокуляр (одну камера).

Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.

😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.

🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.

Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.

🍪 Разработанная на основе совместного набора данных о глубине видео и дешевых немаркированных изображений, эта модель представляет эффективную стратегию оценки длинного видео на основе ключевых кадров. Ограничения на градиенты глубины устраняют необходимость в дополнительных предварительных данных.

🖥 Эксперименты показали, что Video Depth Anything обрабатывает видео любой длины без потери качества, последовательности, что устанавливает новый уровень в оценке глубины видео с нулевой съемкой.

Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍

Начало работы:

git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

✅ Лицензирование: Apache 2.0

▪GitHub
▪Paper
▪Model Small
▪Model Large
▪Demo

@ai_machinelearning_big_data


#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍6❤4🔥3

www.tgoop.com/data_math/664

4K viewsJan 23 at 10:05

🔎 Depth Anything — это передовая технология оценки глубины, использующая монокуляр (одну камера).

Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.

😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.

🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.

Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.

🍪 Разработанная на основе совместного набора данных о глубине видео и дешевых немаркированных изображений, эта модель представляет эффективную стратегию оценки длинного видео на основе ключевых кадров. Ограничения на градиенты глубины устраняют необходимость в дополнительных предварительных данных.

🖥 Эксперименты показали, что Video Depth Anything обрабатывает видео любой длины без потери качества, последовательности, что устанавливает новый уровень в оценке глубины видео с нулевой съемкой.

Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍

Начало работы:

git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

✅ Лицензирование: Apache 2.0

▪GitHub
▪Paper
▪Model Small
▪Model Large
▪Demo

@ai_machinelearning_big_data


#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth