Depth-Anything-V2 深度估计模型详解与使用指南

项目概述

Depth-Anything-V2 是一个先进的深度估计模型系列，基于强大的预训练编码器架构，通过简单的DPT头部进行深度回归。该项目专注于精确的度量深度估计（metric depth estimation），能够预测场景中物体的实际物理距离（单位为米），而非仅输出相对深度信息。

模型特点

1. 双场景适配：提供针对室内场景（Hypersim数据集）和室外场景（Virtual KITTI 2数据集）分别优化的模型版本
2. 多规模选择：包含Small(24.8M)、Base(97.5M)、Large(335.3M)三种规模，满足不同计算需求
3. 度量输出：直接输出以米为单位的物理深度值，便于实际应用
4. 高性能：基于Depth-Anything-V2强大的预训练编码器，具有出色的泛化能力

模型下载与准备

项目提供了6个预训练模型，按场景和规模分类如下：

基础模型	参数量	室内模型	室外模型
Small版	24.8M	Hypersim专用	Virtual KITTI 2专用
Base版	97.5M	Hypersim专用	Virtual KITTI 2专用
Large版	335.3M	Hypersim专用	Virtual KITTI 2专用

使用建议：

• 计算资源允许时优先选择Large版本
• 室内场景优先尝试Hypersim专用模型

快速开始

环境准备

1. 安装Python依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 下载所需模型权重文件并放入checkpoints目录

Python API使用示例

import cv2
import torch
from depth_anything_v2.dpt import DepthAnythingV2

# 模型配置选择
encoder = 'vitl'  # 可选'vits','vitb','vitl'
dataset = 'hypersim'  # 'hypersim'室内/'vkitti'室外
max_depth = 20 if dataset == 'hypersim' else 80  # 室内20米/室外80米

# 初始化模型
model = DepthAnythingV2(
    encoder=encoder,
    features=256 if encoder == 'vitl' else (128 if encoder == 'vitb' else 64),
    out_channels=[256, 512, 1024, 1024] if encoder == 'vitl' else 
                ([96, 192, 384, 768] if encoder == 'vitb' else [48, 96, 192, 384]),
    max_depth=max_depth
)

# 加载权重
model.load_state_dict(torch.load(f'checkpoints/depth_anything_v2_metric_{dataset}_{encoder}.pth'))
model.eval()

# 推理示例
image = cv2.imread('input.jpg')
depth_map = model.infer_image(image)  # 获取以米为单位的深度图(H×W numpy数组)

命令行使用

1. 单张图像推理：

# 室内场景
python run.py --encoder vitl \
              --load-from checkpoints/depth_anything_v2_metric_hypersim_vitl.pth \
              --max-depth 20 \
              --img-path input.jpg \
              --outdir results
              
# 室外场景
python run.py --encoder vitl \
              --load-from checkpoints/depth_anything_v2_metric_vkitti_vitl.pth \
              --max-depth 80 \
              --img-path input.jpg \
              --outdir results

可选参数：

• --input-size: 指定输入图像尺寸
• --save-numpy: 保存numpy格式的深度图

2. 生成点云：

python depth_to_pointcloud.py \
    --encoder vitl \
    --load-from checkpoints/depth_anything_v2_metric_hypersim_vitl.pth \
    --max-depth 20 \
    --img-path input.jpg \
    --outdir pointclouds

模型训练

如需复现训练过程，需先准备以下数据集：

• 室内：Hypersim数据集
• 室外：Virtual KITTI 2数据集

训练命令：

bash dist_train.sh

技术原理

Depth-Anything-V2采用了两阶段训练策略：

1. 在大规模无标签数据上进行预训练，学习通用的深度特征表示
2. 在特定场景的合成数据（Hypersim/Virtual KITTI 2）上进行微调，获得度量深度估计能力

模型架构特点：

• 基于Vision Transformer的编码器
• DPT（Dense Prediction Transformer）解码头
• 针对不同场景调整最大深度范围（室内20米/室外80米）

应用场景

1. 增强现实：精确的3D场景理解
2. 机器人导航：避障与路径规划
3. 3D重建：从单张图像生成点云
4. 自动驾驶：环境感知与距离估计

性能建议

1. 对于实时应用，建议使用Small或Base版本
2. 高精度需求场景推荐Large版本
3. 根据实际场景深度范围选择合适的max_depth参数
4. 室内外场景使用对应专用模型可获得最佳效果

引用

如使用本项目，请引用相关论文：

@article{depth_anything_v2,
  title={Depth Anything V2},
  author={Yang, Lihe and Kang, Bingyi and Huang, Zilong and Zhao, Zhen and Xu, Xiaogang and Feng, Jiashi and Zhao, Hengshuang},
  journal={arXiv:2406.09414},
  year={2024}
}