深度任何树冠：利用深度基础模型进行树冠高度估计
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了全球树冠高度估计中的数据缺乏问题，提出了一种基于单视图遥感影像的树冠高度估计方法。通过利用最新的单目深度估计基础模型，研究发现所提出的“深度任何树冠”模型在计算资源和参数量显著减少的情况下，超越了现有的最先进水平，展示了其在森林保护和气候变化应用中的潜在影响。
Depth Anything是一种实用的鲁棒单眼深度估计解决方案，通过数据引擎扩大数据集，提高模型的泛化能力。该解决方案通过收集和自动注释大规模未标记数据，增加数据覆盖范围，减少泛化误差。通过简单而有效的策略和辅助监督方法，建立了新的SOTA深度模型，评估了其零-shot功能和微调深度信息。
