Depth Anything是一项先进的单目深度估计技术，由香港大学和TikTok等机构共同开发。利用大规模未标记图像和标记图像进行人工智能训练，它能准确预测图像中每个像素点的深度信息，从而提高了机器对物体形状、大小和空间关系的理解能力。不仅能简化深度感知设备需求，还可应用于增强现实、自动驾驶、3D建模和图像视频编辑等领域。通过采用大规模未标记数据和先进的深度学习技术，Depth Anything项目为单目深度估计技术的发展带来重要意义，并在ControlNet改进中的应用进一步提升了深度信息的精确性和应用效率。
项目及演示：depth-anything.github.io
GitHub：https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
模型：https://huggingface.co/spaces/LiheYoung/Depth-Anything/tree/main
图片深度演示：https://huggingface.co/spaces/LiheYoung/Depth-Anything
视频深度演示：huggingface.co/spaces/JohanDL
重点内容：
- 1. **数据规模和训练方法：** 利用超过6200万张未标记图像和150万张标记图像进行训练，采用数据增强和辅助监督的方法，以及预训练的编码器。
- 2. **零拍摄深度估计：** 能在没有任何先前信息的情况下准确估计图片中物体的相对和实际距离，优于传统方法如MiDaS v3.1和ZoeDepth。
- 3. **ControlNet改进：** 通过与Depth Anything模型提供的深度信息融合，提升了ControlNet在各种视觉任务上的性能，拓展了应用领域。
- 4. **泛化能力和性能评估：** 展现了强大的泛化能力，能适应各种不同的视觉场景，并在多个公共数据集上进行了广泛评估。
- 5. **应用领域和意义：** 除了在增强现实、自动驾驶、3D建模和图像视频编辑等领域具有广泛应用外，也推动了单目深度估计技术的发展，对计算机视觉和机器学习领域有重要意义。
