HyperAI超神经

프로젝트 개요

UniDepthV2는 2025년 2월 Luigi Piccinelli 외 연구진에 의해 출시되었습니다. UniDepthV2는 단일 이미지만으로 여러 도메인에 걸쳐 메트릭 3D 장면을 재구성할 수 있습니다. 기존의 MMDE 패러다임과 달리, UniDepthV2는 추론 시점에 추가 정보 없이 입력 이미지로부터 메트릭 3D 점을 직접 예측하여 일반적이고 유연한 MMDE 솔루션을 구현하고자 노력합니다. 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}, 
}