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Depth Anything是一个优秀的单目深度估计框架，可以明显提高深度估计的准确性和效率。通过利用大规模未标记数据，提供强大的基础模型，帮助用户在多种场景下实现高质量的深度估计。
Depth Anything可以在没有特定训练的情况下进行相对深度估计，效果优于之前最好的模型MiDaS v3.1。
该框架还可以进行零样本度量深度估计，表现优于之前最好的模型ZoeDepth。
Depth Anything通过在多个数据集上的精细调整和评估，提供高质量的深度估计结果。
基于Depth Anything重新训练的深度控制网络，比基于MiDaS的控制网络表现更好。
适用于各种图像的深度估计，帮助用户获取准确的深度信息，提升图像处理效果。
虽然Depth Anything是基于图像的方法，但也可以用于视频深度估计，为视频编辑提供支持。
Depth Anything可以用于视频编辑，通过深度信息增强视频效果，提供更丰富的视觉体验。
将Depth Anything的编码器转移到语义分割任务中，可以提高分割的准确性和效率。
Depth Anything通过设计数据引擎收集和自动标注大规模未标记数据，显著扩大了数据覆盖范围，降低了泛化误差。
采用更具挑战性的优化目标和辅助监督策略，使模型能够获取更鲁棒的表示，继承丰富的语义先验。
Depth Anything采用标准的模型架构，能够充分发挥大规模未标记图像的潜力，提供高效准确的深度估计。
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