Depth Anything V2 使用指南

Depth Anything V2 使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2

一、项目目录结构及介绍

Depth Anything V2 是一个专注于单目深度估计的先进基础模型，其仓库结构清晰地组织了代码和资源，以便开发者能够快速上手。以下是关键的目录结构及其简介：

• .git - Git版本控制相关文件。
• assets - 包含示例图像或数据资产的目录。
• depth_anything_v2 - 核心代码库，包含了模型定义和主要功能实现。
  • __init__.py: 初始化模块。
  • dpt.py: 深度预测的核心逻辑。
• LICENSE: 许可证文件，说明了模型和代码的使用条款。
• README.md: 项目的主要说明文档，包括安装步骤、模型性能概述等。
• app.py: 运行本地Gradio演示的脚本。
• requirements.txt: 项目运行所需的Python依赖列表。
• run.py 和 run_video.py: 分别用于处理图片和视频的脚本，支持自定义参数。
• requirements.txt: 列出了项目的外部依赖项。

二、项目启动文件介绍

主要执行脚本：run.py 和 run_video.py

run.py

此脚本用于对单一图片或者一组图片进行深度估计。它要求指定模型的编码器类型（如vits, vitb, vitl, vitg），图片路径以及可选的输出目录和其他参数。通过修改脚本中的命令行参数或直接调用时传递参数，你可以灵活地使用不同的模型配置和处理不同的输入图片。

run_video.py

类似run.py，但专为视频设计。它允许你指定视频路径，模型类型，并输出带有深度估算结果的视频文件。这同样支持一系列的定制选项以适应不同需求。

三、项目的配置文件介绍

在Depth Anything V2中，配置信息主要是通过代码来动态设置的，而不是通过独立的配置文件。特别是在引入模型时，配置信息作为字典传入，例如，在导入DepthAnythingV2类时定义encoder类型（如'vitl'）和相关特性（features，out_channels）。这种配置方式让模型选择和调整非常直观且灵活。

例如，以下是如何通过代码配置并加载模型的一个片段：

import torch
from depth_anything_v2.dpt import DepthAnythingV2

# 配置模型
model_configs = {
    'encoder': 'vitl',  # 或者其他的选项如 'vits', 'vitb', 'vitg'
    'features': 256,
    'out_channels': [256, 512, 1024, 1024]
}
model = DepthAnythingV2(**model_configs)
model.load_state_dict(torch.load('指定的模型权重.pth', map_location='cpu'))
model = model.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.eval()

虽然没有传统意义上的.yaml或.json配置文件，但是通过这种方式，项目提供了高度的灵活性，让用户可以在代码层面轻松调整模型参数和行为。用户可以参考项目README.md中的指示进行具体操作，以确保正确配置并使用该开源项目。

Depth-Anything-V2 Depth Anything V2. A More Capable Foundation Model for Monocular Depth Estimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2