Depth Pro：苹果公司推出的一款零样本单目深度估计模型

Depth Pro简介

Depth Pro是由苹果公司推出的一款零样本单目深度估计模型。它能够快速生成高分辨率、细节丰富的度量深度图，无需依赖相机内部参数。Depth Pro通过结合真实与合成数据集的训练方法，实现了在各种场景下的高度准确性和精细的边界追踪。此外，它还具备从单幅图像中估算焦距的能力，进一步增强了其在如新视角合成等应用中的实用性。该模型在标准GPU上运行迅速，能在0.3秒内处理完成2.25百万像素的深度图，代表了当前单目深度估计领域的前沿进展。

Depth Pro主要功能

1. 零样本单目深度估计：无需针对特定数据集训练，即可在任意图像上进行深度预测。
2. 高分辨率深度图生成：能够生成高达2.25百万像素的深度图，捕捉更多细节。
3. 度量尺度预测：提供的深度预测具有绝对的尺度，可以用于精确地重现物体形状和场景布局。
4. 快速处理：在标准GPU上，能够在0.3秒内处理生成深度图，适合实时应用。

Depth Pro技术原理

1. 多尺度视觉变换器（ViT）：使用视觉变换器对不同尺度的图像块进行处理，以捕捉全局上下文和细节。
2. 混合数据集训练：结合真实和合成数据集进行训练，以提高度量精度和边界追踪的准确性。
3. 专门的边界精度评估指标：开发新的评估指标，用于量化预测深度图中边界追踪的准确性。
4. 焦距估计：从单张图像中估计相机的焦距，无需外部元数据输入。
5. 高效的网络架构：设计了一个端到端可训练的模型，该模型通过多尺度特征融合来提高预测的分辨率和准确性。
6. 训练协议：采用分阶段训练策略，先在混合数据集上训练以学习鲁棒特征，然后专注于合成数据集以锐化边界和揭示细节。
7. 损失函数和训练课程：设计了一套损失函数和训练课程，以在训练过程中促进锐利的深度估计。
8. 高效的计算：通过在不同尺度上应用ViT编码器，并在较低分辨率上处理图像块，减少了计算复杂度。

Depth Pro应用场景

1. 图像编辑：利用深度信息进行高级图像编辑，如3D效果添加、图像分割和对象隔离。
2. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：为VR和AR应用提供精确的深度感知，增强沉浸式体验。
3. 自动驾驶：在自动驾驶汽车中，用于精确的环境建模和障碍物检测。
4. 机器人导航：帮助机器人理解其周围的空间布局，进行路径规划和避障。
5. 电影和游戏：在电影视觉效果和游戏开发中，用于创建逼真的场景和深度特效。
6. 3D建模和重建：从2D图像生成3D模型，用于建筑可视化、文物保护等领域。

Depth Pro项目入口

• GitHub仓库：https://github.com/apple/ml-depth-pro
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.02073v1