使用场景

在街景重建中，通过替换提示为车载LiDAR，实现高精度深度估计。

即使抓取策略仅在漫反射物体上训练，该深度估计技术也能帮助抓取透明和镜面物体，性能优于RGB和LiDAR。

通过与Unitree H1机器人的集成，展示了在机器人抓取实验中的应用。

产品特色

使用提示技术激发深度基础模型的潜力

利用iPhone LiDAR作为提示，实现高达4K分辨率的精确度量深度

引入可扩展的数据管道，包括合成数据LiDAR模拟和真实数据伪GT深度生成

在ARKitScenes和ScanNet++数据集上设立新的最先进水平

对下游应用如3D重建和通用机器人抓取有益

通过交互式结果页面展示实际应用效果

提供详细的深度注释，增强数据集的可用性

使用教程

1. 访问Prompt Depth Anything的官方网站。

2. 下载并查看提供的论文和代码，了解技术细节。

3. 通过交互式结果页面，观察不同深度估计技术的效果对比。

4. 利用提供的代码和数据集，在自己的项目中实现深度估计。

5. 根据需要，调整模型参数以适应特定的应用场景。

6. 将深度估计结果应用于下游任务，如3D重建或机器人抓取。

7. 参考提供的案例，了解如何将技术集成到实际应用中。

8. 通过Hugging Face平台，与其他开发者共享和讨论技术进展。