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深度任何树冠：利用深度基础模型进行树冠高度估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- Depth Anything是一种鲁棒单眼深度估计解决方案。
- 通过设计数据引擎扩大数据集，收集并自动注释大规模未标记数据（约62M）。
- 显著增加数据覆盖范围，减少泛化误差。
- 调研了两种简单有效的策略以实现数据扩展。
- 开发辅助监督方法，强制模型继承丰富的语义先验知识。
- 在多个公共数据集和随机捕获的照片上评估零-shot功能，显示出良好的泛化能力。
- 通过微调使用NYUv2和KITTI的度量深度信息，建立新的SOTA深度模型。
- 更好的深度模型导致更好的深度条件控制网络。
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