نقدم نموذج التقدير الأحادي للعمق "Depth Anything at Any Condition" (DepthAnything-AC)، وهو نموذج أساس قادر على التعامل مع ظروف بيئية متنوعة. رغم أن النماذج السابقة في التقدير الأحادي للعمق (MDE) حققت أداءً مثيرًا للإعجاب في المشاهد العامة، إلا أنها لم تكن تؤدي بشكل جيد في بيئات العالم المفتوح المعقدة التي تتضمن ظروفًا صعبة مثل تباين الإضاءة، الطقس السيء، والتشوهات الناجمة عن المستشعرات. لتجاوز تحديات ندرة البيانات وعدم القدرة على إنشاء علامات وهمية عالية الجودة من الصور المتأثرة بالتشويه، نقترح منهجية تعديل غير مشرف للتنظيم الثابت التي تتطلب فقط كمية نسبية صغيرة من البيانات غير المصنفة. بالإضافة إلى ذلك، نقترح قيد المسافة المكانية لفرض العلاقات النسبية على مستوى القطعة بوضوح على النموذج، مما يؤدي إلى حدود سémانتيكية أكثر وضوحًا وتوضيحًا أكبر للتفاصيل.نتائج التجارب تظهر قدرات DepthAnything-AC على التعامل مع مجموعة متنوعة من المقاييس دون أي تعديل مسبق (zero-shot)، بما في ذلك مقاييس الطقس السيء في العالم الحقيقي، مقاييس الفساد الاصطناعي، والمقاييس العامة.صفحة المشروع: https://ghost233lism.github.io/depthanything-AC-pageالكود: https://github.com/HVision-NKU/DepthAnythingAC