depth-anything-3

# Depth Anything V3 — Estimación de Profundidad SOTA ## Qué es Depth Anything V3 de ByteDance es un modelo de estimación de profundidad que ofrece: - **Zero-shot** — funciona en cualquier imagen sin fine-tuning - **SOTA accuracy** — estado del arte en estimación de profundidad - **Multi-escala** — predice profundidad a diferentes resoluciones - **Rápido** — inference en tiempo real con GPU ## Instalación ```bash git clone https://github.com/ByteDance-Seed/Depth-Anything-3.git cd Depth-Anything-3 pip install -e . # Descargar checkpoint # https://huggingface.co/depth-anything/Depth-Anything-V3 ``` ## Uso básico ```python from depth_anything_v3.dpt import DepthAnythingV3 # Cargar modelo model_configs = { 'vits': {'encoder': 'vits', 'features': 64, 'out_channels': [48, 96, 192, 384]}, 'vitb': {'encoder': 'vitb', 'features': 128, 'out_channels': [96, 192, 384, 768]}, 'vitl': {'encoder': 'vitl', 'features': 256, 'out_channels': [256, 512, 1024, 1024]}, } encoder = 'vitl' # vits, vitb, or vitl model = DepthAnythingV3(**model_configs[encoder]) model.load_state_dict(torch.load(f'depth_anything_v3_{encoder}.pth')) model.eval() # Predecir profundidad depth = model.predict(image) ``` ## Casos de uso para David - **Mapas 3D** — generar altura/depth para visualizaciones geoespaciales - **Satélite** — estimar profundidad de terreno desde imágenes - **Three.js** — texturas de profundidad para escenas 3D - **Autoguardrails** — validación de profundidad para navegación ## Pitfalls - Modelo grande (~2GB para vitl) - Requiere GPU para inference rápida - Las imágenes de satélite pueden tener artefactos - No es modelo geométrico — la profundidad es relativa, no métrica ## Referencias - Repo: `github.com/ByteDance-Seed/Depth-Anything-3` (5K⭐) - HuggingFace: `https://huggingface.co/depth-anything`