LiheYoung/Depth-Anything
Public[CVPR 2024] Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data. Foundation Model for Monocular Depth Estimation
Bee AI phân tích repositoryBETA
AI đọc README và cây file để tóm tắt, gợi ý cách dùng và đánh giá repository. Mọi con số lấy từ kho Bee, không do AI ước lượng.
Chưa có bản phân tích AI cho repo này
Bee AI sẽ đọc README và cây file rồi tóm tắt bằng tiếng Việt và tiếng Anh, mất khoảng 30–60 giây.
Tối đa 5 lượt mỗi giờ cho một địa chỉ IP · ngân sách chung theo ngày.
Điểm BeeTính thuần từ số liệu trong kho Bee, không phải AI chấm: bách phân vị sao 30% · độ tươi lần push 25% · fork và watcher 15% · README, giấy phép, mô tả 20% · có bản phát hành 10%.
46/100Điểm tổng thể
- Độ phổ biến84
- Độ tươi20
- Cộng đồng27
- Tài liệu50
- Phát hành20
- Mức độ khóCó sau khi phân tích
- Phù hợp vớiCó sau khi phân tích
- Loại dự ánCó sau khi phân tích
- Giấy phépApache-2.0
Hướng dẫn nhanh
Các bước để bắt đầu với repository này.
bash
git clone https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything.git
cd Depth-AnythingRepository tương tự
Cùng chủ đề trong kho Bee.
- 1
DepthAnything/Depth-Anything-V2[NeurIPS 2024] Depth Anything V2. A More Capable Foundation Model for Monocular Depth Estimation9.1k+38
- 2
open-mmlab/mmagicOpenMMLab Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox. Unlock the magic 🪄: Generative-AI (AIGC), easy-to-use APIs, awsome model zoo, diffusion models, for text-to-image generation, image/video restoration/enhancement, etc.7.5k+3
- 3
isl-org/MiDaSCode for robust monocular depth estimation described in "Ranftl et. al., Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer, TPAMI 2022"5.4k-3
- 4
nianticlabs/monodepth2[ICCV 2019] Monocular depth estimation from a single image4.5k+1
- 5
facebookresearch/map-anythingMapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction3.9k+13