Depth Anything V2 Giant
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Tik Tok,Hong Kong University
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- China, Hong Kong
- Veröffentlicht
- 20 October 2024
- Autoren
- Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- 3D modeling
- Aufgabe
- 3D reconstruction
- Basis-Modell
- DINOv2
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 1.3B
- Trainingsdaten
- tokens
giant model -1.3B parameters
"Depth Anything V2 is trained from 595K synthetic labeled images and 62M+ real unlabeled image" "All images are trained at the resolution of 518×518 by resizing the shorter size to 518 followed by a random crop. When training the teacher model on synthetic images, we use a batch size of 64 for 160K iterations. In the third stage of training on pseudo-labeled real images, the model is trained with a batch size of 192 for 480K iterations. "
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
the model was supposed to be released on hugging face, but, 1 year after the publication, it is still not there
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Depth Anything V2
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Depth Anything V2 Giant wurde veröffentlicht von Tik Tok,Hong Kong University, im Land aufgezeichnet als China, während October 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von 3D modeling, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet 3D reconstruction.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, DINOv2. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
Depth Anything V2 Giant — Häufige Fragen
Depth Anything V2 Giant— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.3B. giant model -1.3B parameters. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Depth Anything V2 Giant— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tik Tok,Hong Kong University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
Depth Anything V2 Giant— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Depth Anything V2 Giant— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von 3D modeling, und wird als Bewältigung der Aufgabe von 3D reconstruction. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Depth Anything V2 Giant— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Depth Anything V2 Giant— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
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