Distill-Any-Depth: Метод Монокулярной Оценки Глубины Сцены

Современные технологии анализа изображений продолжают удивлять нас своими возможностями, и одним из наиболее впечатляющих достижений является метод Distill-Any-Depth. Этот метод призван значительно улучшить способы оценки глубины в сценариях, где используется лишь одно изображение. Он сочетает в себе некоторые из наиболее передовых концепций, таких как кросс-контекстная дистилляция и мульти-учительский подход, что открывает новые горизонты в области компьютерного зрения.

Принципы работы

На первый взгляд, процесс оценки глубины может показаться тривиальным, но Distill-Any-Depth идет дальше, чем просто применение известных алгоритмов. Проект нацелен на создание моделей, таких как DPT, MiDaS и DepthAnythingv2, которые учатся на псевдо-метках, созданных более сложными учительскими моделями, такими как Genpercept и DepthAnythingv2.

Почему это важно?

Этот подход не только улучшает существующие решения, но и устанавливает новые стандарты в домене глубинной оценки. Например, его применение в автономном транспорте и дополненной реальности может привести к созданию более точных 3D-карт, что в свою очередь способствует улучшению навигации и повышению реалистичности виртуальных миров. К тому же, метод отличается энергоэффективностью: для обучения достаточно одной GPU NVIDIA V100, что делает его доступным для значительного числа исследователей и разработчиков.

Кросс-контекстная дистилляция

Одной из центральных концепций Distill-Any-Depth является кросс-контекстная дистилляция, которая включает в себя два ключевых сценария:

  1. Shared-Context Distillation — здесь учительская и ученическая модели обучаются на идентичных фрагментах одного изображения, что создаёт равные условия для анализа.

  2. Local-Global Distillation — учитель анализирует локальные фрагменты изображения, в то время как ученик предсказывает глубину для всего изображения, тем самым обеспечивая согласованность на глобальном уровне.

Результаты и достижения

Экспериментальная модель Distill-Any-Depth была обучена на 50,000 изображениях с разрешением 560×560 из набора SA-1B, и результаты оказались впечатляющими. Метод продемонстрировал снижение значения AbsRel на 9.6–20% в тестах DIODE и ETH3D по сравнению с базовыми методами дистилляции. Например, при обучении DPT с использованием Genpercept и DepthAnythingv2, значение AbsRel на ETH3D составило 0.065 в сравнении с 0.096 для Genpercept.

На бенчмарках, таких как NYUv2, KITTI и ScanNet, Distill-Any-Depth достиг выдающихся результатов: AbsRel 0.043 для NYUv2, 0.070 для KITTI и 0.042 для ScanNet. В сравнении с другими методами, такими как DepthAnything v2 и Marigold, Distill-Any-Depth показал более высокую детализацию и точность оценки относительной глубины.

Доступные модели

Для тех, кто хочет поэкспериментировать с этой технологией, в открытом доступе доступны три версии моделей, обученных с использованием Distill-Any-Depth:

  • 🟢 Distill-Any-Depth-Multi-Teacher-Small — 24.8M параметров
  • 🟢 Distill-Any-Depth-Multi-Teacher-Base — 95.5M параметров
  • 🟢 Distill-Any-Depth-Multi-Teacher-Large — 335.3M параметров

Установка и запуск

Для тех, кто интересуется применением этой техники в своих проектах, легкая установка и инференс доступны через Gradio. Вот основные шаги для начала:

# Создание окружения Conda conda create -n distill-any-depth -y python=3.10 conda activate distill-any-depth # Клонирование репозитория git clone https://github.com/rmurai0610/MASt3R-SLAM.git --recursive cd MASt3R-SLAM/ # Установка зависимостей pip install -r requirements.txt pip install -e . # Если используете hf_hub_download, выполните следующий код checkpoint_path = hf_hub_download(repo_id=f"xing
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 0
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 640 px
Соотношение сторон.: 2:1

Скачать
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 1
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 1
Ширина: 1500 px
Высота: 789 px
Соотношение сторон.: 500:263

Скачать
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 2
Новаторский метод Distill-Any-Depth для оценки глубины сцены ver 2
Ширина: 2131 px
Высота: 744 px
Соотношение сторон.: 2131:744

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее