Intel/dpt-large-Hugging Face

密集预测变压器（DPT）模型是在140万张图像上进行单目深度估计训练的。它是由Ranftl等人在2021年的论文“用于密集预测的视觉变压器”中介绍的，并首次在此存储库中发布。DPT使用视觉变压器（ViT）作为骨干，并在其上方添加了一个颈部+头部，用于单目深度估计。 Intel/dpt-large-Hugging Face

模型是由Hugging Face团队和英特尔联合编写的。

以下是如何在图像上使用此模型进行零样本深度估计的方法：


from transformers import DPTImageProcessor, DPTForDepthEstimation
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
import requests

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = DPTImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-large")
model = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large")

# prepare image for the model
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predicted_depth = outputs.predicted_depth

# interpolate to original size
prediction = torch.nn.functional.interpolate(
    predicted_depth.unsqueeze(1),
    size=image.size[::-1],
    mode="bicubic",
    align_corners=False,
)

# visualize the prediction
output = prediction.squeeze().cpu().numpy()
formatted = (output * 255 / np.max(output)).astype("uint8")
depth = Image.fromarray(formatted)

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