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Monocular depth estimation

単眼奥行き推定は、シーンの奥行き情報を画像から予測することを含むコンピューター ビジョン タスクです。 単一の画像。言い換えれば、シーン内のオブジェクトの距離を距離から推定するプロセスです。 単一カメラの視点。

単眼奥行き推定には、3D 再構築、拡張現実、自動運転、 そしてロボット工学。モデルがオブジェクト間の複雑な関係を理解する必要があるため、これは困難な作業です。 シーンとそれに対応する深度情報（照明条件などの要因の影響を受ける可能性があります） オクルージョンとテクスチャ。

このチュートリアルで説明するタスクは、次のモデル アーキテクチャでサポートされています。

DPT, GLPN

このガイドでは、次の方法を学びます。

- 深度推定パイプラインを作成する
- 手動で深度推定推論を実行します

始める前に、必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。

    pip install -q transformers

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Depth estimation pipeline

深度推定をサポートするモデルで推論を試す最も簡単な方法は、対応する pipeline() を使用することです。 Hugging Face Hub のチェックポイント からパイプラインをインスタンス化します。

    >>> from transformers import pipeline

    >>> checkpoint = "vinvino02/glpn-nyu"
    >>> depth_estimator = pipeline("depth-estimation", model=checkpoint)

次に、分析する画像を選択します。

    >>> from PIL import Image
    >>> import requests

    >>> url = "https://unsplash.com/photos/HwBAsSbPBDU/download?ixid=MnwxMjA3fDB8MXxzZWFyY2h8MzR8fGNhciUyMGluJTIwdGhlJTIwc3RyZWV0fGVufDB8MHx8fDE2Nzg5MDEwODg&force=true&w=640"
    >>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
    >>> image

画像をパイプラインに渡します。

    >>> predictions = depth_estimator(image)

パイプラインは 2 つのエントリを含む辞書を返します。最初のものは`predicted_ Depth`と呼ばれ、次の値を持つテンソルです。 深さは各ピクセルのメートル単位で表されます。 2 番目の`depth`は、深度推定結果を視覚化する PIL 画像です。

視覚化された結果を見てみましょう。

    >>> predictions["depth"]

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Depth estimation inference by hand

深度推定パイプラインの使用方法を理解したので、同じ結果を手動で複製する方法を見てみましょう。

まず、Hugging Face Hub のチェックポイント からモデルと関連プロセッサをロードします。 ここでは、前と同じチェックポイントを使用します。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation

    >>> checkpoint = "vinvino02/glpn-nyu"

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
    >>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained(checkpoint)

必要な画像変換を処理する`image_processor`を使用して、モデルの画像入力を準備します。 サイズ変更や正規化など:

    >>> pixel_values = image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values

準備された入力をモデルに渡します。

    >>> import torch

    >>> with torch.no_grad():
    ...     outputs = model(pixel_values)
    ...     predicted_depth = outputs.predicted_depth

結果を視覚化します。

    >>> import numpy as np

    >>> # interpolate to original size
    >>> prediction = torch.nn.functional.interpolate(
    ...     predicted_depth.unsqueeze(1),
    ...     size=image.size[::-1],
    ...     mode="bicubic",
    ...     align_corners=False,
    ... ).squeeze()
    >>> output = prediction.numpy()

    >>> formatted = (output * 255 / np.max(output)).astype("uint8")
    >>> depth = Image.fromarray(formatted)
    >>> depth