UniDepthV2：通用单目度量深度估计

项目概述

UniDepthV2 由 Luigi Piccinelli 等人在 2025 年 2 月发布。 UniDepthV2，能够跨域仅从单张图像重建度量三维场景。与现有的 MMDE 范式不同，UniDepthV2 在推理时直接从输入图像预测度量三维点，无需任何额外信息，力求实现通用且灵活的 MMDE 解决方案。相关论文成果为「UniDepthV2: Universal Monocular Metric Depth Estimation Made Simpler」。

本教程采用资源为单卡 RTX 4090 。

项目示例

运行步骤

1. 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面

若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在初始化，由于模型较大，请等待约 1-2 分钟后刷新页面。

2. 进入网页后，即可与模型进行交互

交流探讨

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引用信息

本项目引用信息如下：

@inproceedings{piccinelli2024unidepth,
    title     = { {U}ni{D}epth: Universal Monocular Metric Depth Estimation},
    author    = {Piccinelli, Luigi and Yang, Yung-Hsu and Sakaridis, Christos and Segu, Mattia and Li, Siyuan and Van Gool, Luc and Yu, Fisher},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    year      = {2024}
}

@misc{piccinelli2025unidepthv2,
      title={ {U}ni{D}epth{V2}: Universal Monocular Metric Depth Estimation Made Simpler}, 
      author={Luigi Piccinelli and Christos Sakaridis and Yung-Hsu Yang and Mattia Segu and Siyuan Li and Wim Abbeloos and Luc Van Gool},
      year={2025},
      eprint={2502.20110},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2502.20110}, 
}