想知道机器如何像人一样“看懂”深度？在今天的播客中，我们将深入探讨创新性的“深度万物”（Depth Anything）模型。它并非追求复杂新技术，而是旨在构建一个能处理任何图像、任何场景的单目深度估计（MDE）基础模型。

其核心突破在于海量无标签单目图像（约6200万张）的数据扩容。这些图像通过预训练MDE模型被高效地进行伪标注，极大地拓展了数据覆盖范围。为了充分利用这些海量无标签数据，解决简单自训练的局限性，“深度万物”引入了两大关键策略：

• 挑战性优化目标： 在训练无标签图像时，模型会遭遇强烈的扰动（如CutMix、色彩失真）。这迫使模型主动获取额外的视觉知识，学习鲁棒且不变的表示，显著增强了其泛化能力。
• 语义辅助感知： 区别于传统的辅助语义分割，该模型通过一个简单的特征对齐损失，巧妙地从DINOv2等强大的预训练编码器中继承了丰富的语义先验。这不仅提升了MDE性能，还使模型成为一个多功能的多任务编码器。

结果令人惊叹：“深度万物”展现出卓越的零样本泛化能力，在多个未见数据集上持续超越MiDaS。经度量深度信息微调后，它在NYUv2和KITTI等基准测试上创造了新的最先进（SOTA）记录。更令人振奋的是，其训练的编码器也成为一个通用多任务视觉感知系统，在下游语义分割任务中同样表现出色。点击收听，解锁机器深度感知的未来！

来源：Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data

🔗 本期节目NotebookLM 资料库:

https://notebooklm.google.com/notebook/7004eca5-914c-4bf0-b98f-b545268a8944

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【关于本播客】

在这个AI技术浪潮席卷一切的时代，我们不禁自问：作为“人”的独特价值究竟是什么？本播客借助经典哲学与社会学著作，与AI深度对谈，共同探寻在智能时代里安身立命的路径。

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