文章主旨：

提出了一种新方法——Video Depth Anything，用于解决超长视频的深度估计问题，具有高质量、一致性和高计算效率。

关键要点：

• 解决了现有深度估计模型在视频应用中的时间不一致性问题，尤其针对超长视频场景。
• 设计了高效的时空头和时间梯度匹配损失函数，以增强深度估计的时间一致性。
• 提出基于关键帧的推理策略，支持长视频的高效推理并减少累积误差。
• 在几何精度、时间一致性和计算效率方面实现了新的技术标准。
• 通过实验验证其在多数据集上的性能优越性及实际场景应用潜力。

内容结构：

解决的问题：

Depth Anything模型在单目深度估计中表现出色，但在视频应用中存在时间不一致性，限制了其实用性。现有方法仅适用于短视频，并在质量与效率之间存在权衡。

提出的方案：

开发了Video Depth Anything模型，通过替换模型头部为高效时空头，并设计时间梯度匹配损失函数，解决超长视频中的深度估计问题。同时，使用关键帧参考策略支持长视频推理。

架构与技术实现：

• 模型架构：基于Depth Anything V2构建，使用冻结编码器，同时引入时空头以捕捉时间维度信息。
• 时空头设计：采用多头自注意力模型和前馈网络，结合绝对位置嵌入以建模时间关系。
• 时间梯度匹配损失：替代传统基于光流的损失，直接使用相邻帧的深度变化约束时间一致性。
• 推理策略：结合关键帧参考与重叠插值，确保长视频推理的全局一致性与局部平滑过渡。

实验与评估：

• 数据集：覆盖室内、室外及野外场景，共五个视频数据集和多个图像基准。
• 指标：几何准确性（AbsRel等）和时间稳定性（TAE），评估模型性能。
• 结果：在长视频评估中超越现有方法，在短视频数据集上表现接近最优，同时显著减少延迟。
• 推理时间：实现最低延迟，支持实时应用场景。

结论：

Video Depth Anything通过引入时空交互、时间一致性损失和关键帧推理策略，实现了超长视频的高质量深度估计，并在空间精度、时间一致性和计算效率上达到领先水平。

文章总结：

该文章全面展示了一种创新的视频深度估计方法，适用于超长视频场景，提供了显著的技术进步和应用潜力。

AI生成未来

查看原文：Video Depth Anything引领超长视频深度估计最新SOTA！字节跳动开源

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AI生成未来

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