프로젝트 개요

UniDepthV2는 Luigi Piccinelli 외 연구진에 의해 2025년 2월에 출시되었습니다. UniDepthV2는 단일 이미지로부터 다양한 도메인에 걸쳐 메트릭 3D 장면을 재구성할 수 있습니다. 기존의 MMDE 패러다임과 달리, UniDepthV2는 추론 과정에서 입력 이미지로부터 메트릭 3D 포인트를 직접 예측하며, 추가 정보가 필요하지 않아 일반적이고 유연한 MMDE 솔루션을 구현하는 것을 목표로 합니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다... UniDepthV2: 더욱 간편해진 범용 단안경 측정 깊이 추정 .

이 튜토리얼에서는 단일 RTX 4090 카드에 대한 리소스를 사용합니다.

프로젝트 예시

실행 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 1~2분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주세요.

2. 웹 페이지에 접속하면 모델과 상호작용이 가능합니다.

교류 및 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@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}, 
}