Depth Anything V2 Giant
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Tik Tok,Hong Kong University
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- China, Hong Kong
- Gepubliceerd
- 20 October 2024
- Auteurs
- Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- 3D modeling
- Taak
- 3D reconstruction
- Basis model
- DINOv2
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 1.3B
- Training gegevens
- 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. "
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- 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
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Depth Anything V2
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Depth Anything V2 Giant werd gepubliceerd door Tik Tok,Hong Kong University, in het land geregistreerd als China, tijdens October 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia.
Het werkt in het domein van 3D modeling, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van 3D reconstruction.
Het startpunt was een bestaand basismodel, DINOv2. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
Depth Anything V2 Giant — veelgestelde vragen
Depth Anything V2 Giant— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.3B. giant model -1.3B parameters. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Depth Anything V2 Giant— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Tik Tok,Hong Kong University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
Depth Anything V2 Giant— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Depth Anything V2 Giant— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van 3D modeling, en wordt geregistreerd als het afhandelen van 3D reconstruction. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
Depth Anything V2 Giant— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Depth Anything V2 Giant— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.