使用场景
在增强现实应用中，用于实时生成用户周围环境的深度信息。
在自动驾驶车辆中，用于精确识别和测量与障碍物的距离。
在机器人导航系统中，用于环境建模和路径规划。
产品特色
高效多尺度视觉变换器，用于密集预测
结合真实与合成数据集的训练协议，提高度量精度
针对深度图边界精度的专用评估指标
单图像中焦距估计的先进技术
快速生成高分辨率深度图，速度达到0.3秒/2.25百万像素
使用教程
1. 设置虚拟环境，例如使用miniconda。
2. 通过运行`source get_pretrained_models.sh`下载预训练模型。
3. 使用命令行工具`depth-pro-run`直接在单张图片上运行模型。
4. 通过Python脚本调用模型，进行图像加载、预处理和推理。
5. 使用边界精度评估指标，评估模型性能。
6. 参考项目中的论文和代码，进一步了解模型细节和使用场景。
