UniDepthV2: ユニバーサル単眼メトリック深度推定

プロジェクト概要

UniDepthV2は、Luigi Piccinelliらによって2025年2月にリリースされました。UniDepthV2は、単一の画像から複数の領域にまたがるメトリック3Dシーンを再構成できます。既存のMMDEパラダイムとは異なり、UniDepthV2は推論時に入力画像から追加情報なしでメトリック3Dポイントを直接予測することで、汎用的で柔軟なMMDEソリューションの実現を目指しています。関連論文の結果は「UniDepthV2: よりシンプルなユニバーサル単眼メトリック深度推定”。

このチュートリアルでは、単一の RTX 4090 カードのリソースを使用します。

プロジェクト例

ステップの実行

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってページを更新してください。

2. ウェブページに入ると、モデルと対話することができます

交流とディスカッション

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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}, 
}