Depth Anything V2 Giant
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Tik Tok,Hong Kong University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- China, Hong Kong
- Publié
- 20 October 2024
- Auteurs
- Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- 3D modeling
- Tâche
- 3D reconstruction
- Modèle de base
- DINOv2
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 1.3B
- Données d'entraînement
- 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. "
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
the model was supposed to be released on hugging face, but, 1 year after the publication, it is still not there
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Depth Anything V2
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Depth Anything V2 Giant a été publié par Tik Tok,Hong Kong University, dans le pays enregistré comme China, durant October 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de 3D modeling, et est enregistré comme exécutant la tâche de 3D reconstruction.
Son point de départ était un modèle de base existant, DINOv2. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
Depth Anything V2 Giant — questions courantes
Depth Anything V2 Giant— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.3B. giant model -1.3B parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Depth Anything V2 Giant— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tik Tok,Hong Kong University, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
Depth Anything V2 Giant— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Depth Anything V2 Giant— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de 3D modeling, et est enregistré comme gérant la tâche de 3D reconstruction. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Depth Anything V2 Giant— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Depth Anything V2 Giant— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.