Depth Anything V2

Dedicated Deployment 또는 self-hosted Inference에서 Depth Anything V2를 사용해 단일 이미지 깊이 추정을 수행합니다.

Depth Anything V2는 단안 깊이 추정 모델입니다. 어떤 입력 이미지에 대해서도 정규화된 깊이 맵(값은 0과 1 사이)을 반환합니다.

Depth Anything V2는 Serverless Hosted API에서 사용할 수 없습니다. 다음에서 실행하세요 Dedicated Deployment 또는 자체 호스팅 Inference.

코드 샘플

1

API Key를 받으세요

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요: Roboflow API 설정 페이지 그리고 이를 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

종속성을 설치하세요

다음을 설치하세요 Inference SDK:

pip install inference-sdk opencv-python

3

모델을 실행하세요

설정 api_url Dedicated Deployment URL 또는 로컬 Inference server에 연결하세요. 이 스크립트는 깊이 맵에 색을 입히고 입력과 나란히 비교한 이미지를 저장합니다.

import os
import cv2
import numpy as np
import requests
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

content = requests.get("https://media.roboflow.com/notebooks/examples/bicycle.png").content
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://your-deployment.roboflow.cloud",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
result = client.depth_estimation(image)

depth = np.array(result["normalized_depth"], dtype=np.float32)
depth = cv2.resize(depth, (image.shape[1], image.shape[0]))
depth_vis = (depth * 255).astype(np.uint8)
depth_color = cv2.applyColorMap(depth_vis, cv2.COLORMAP_INFERNO)

cv2.imwrite("depth_annotated.png", np.hstack([image, depth_color]))

추론 속도

다음 기준으로 측정한 지연 시간 Roboflow Inference 1x NVIDIA L4에서, 배치 크기 1로, 워밍업 이후 평균값입니다.

모델	지연 시간(ms)
depth-anything-v2	40.1

Small 체크포인트에서 측정되었습니다.

설정 api_url 을 배포 대상에 맞게 설정하세요:

• http://localhost:9001 로컬 Inference 서버용입니다.

• 귀하의 Dedicated Deployment 비공개 엔드포인트용 URL입니다.