Distill-Any-Depth快速上手：3分钟搭建你的第一个深度估计应用（附Colab教程）

Distill-Any-Depth快速上手：3分钟搭建你的第一个深度估计应用（附Colab教程）

【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for "Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth

Distill-Any-Depth是一款基于知识蒸馏技术构建的单目深度估计算法，能够从普通2D图像中精准提取物体深度信息。本教程将带你快速搭建属于自己的深度估计应用，无需复杂配置，即使是AI新手也能轻松上手！

🚀 为什么选择Distill-Any-Depth？

Distill-Any-Depth通过创新的多教师蒸馏策略，在保持轻量化的同时实现了SOTA级别的深度估计性能。它支持多种输入场景，从室内环境到自然景观，都能生成细腻的深度图和3D点云。

不同算法的深度估计效果对比，红框标注区域显示Distill-Any-Depth在细节处理上的优势

⚡ 环境准备（3分钟搞定）

1️⃣ 克隆项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth cd Distill-Any-Depth

2️⃣ 创建虚拟环境

conda create -n distill-any-depth -y python=3.10 conda activate distill-any-depth

3️⃣ 安装依赖

pip install -r requirements.txt cd detectron2 && pip install -e . && cd .. pip install -e .

📸 快速体验深度估计

使用脚本一键运行

bash scripts/00_infer.sh

自定义参数运行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ python tools/testers/infer.py \ --checkpoint 'checkpoint/large/model.safetensors' \ --processing_res 700 \ --output_dir output/results \ --arch_name 'depthanything-large'

提示：预训练模型可从模型列表下载，支持Small(24.8M)、Base(97.5M)和Large(335.3M)三种规格

🎨 深度估计效果展示

Distill-Any-Depth能够处理各种复杂场景，生成高精度的深度图和3D点云：

左列：原始RGB图像 | 右列：Distill-Any-Depth生成的深度图

基于深度图重建的3D点云，支持多视角查看

🔧 使用Transformers库快速集成

如果你是开发者，可以通过Hugging Face Transformers库轻松集成：

from transformers import pipeline from PIL import Image import requests # 加载模型 pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="xingyang1/Distill-Any-Depth-Large-hf") # 加载图像 url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg' image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) # 执行深度估计 depth = pipe(image)["depth"]

🎉 启动交互式Web演示

通过Gradio快速启动可视化界面：

python app.py

运行后访问http://127.0.0.1:7860即可上传图片进行实时深度估计。

📚 更多资源

• 项目文档：README.md
• 模型架构代码：distillanydepth/modeling/
• 推理脚本：tools/testers/infer.py

Distill-Any-Depth让复杂的深度估计技术变得简单易用，无论是学术研究还是工业应用，都能为你提供强大的深度感知能力。立即尝试，开启你的3D视觉之旅吧！

【免费下载链接】Distill-Any-DepthThe repo for "Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Distill-Any-Depth