CV / Depth-Anything

Depth-Anything-ViTS

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

Estimación monocular de profundidad sin entrenamiento específico con Depth-Anything V1 (ViT-S) en reComputer R Series con Hailo-8 o Hailo-10H.

55 descargas

Tamaño

32 MB

Memoria

4GB+

Precisión

Hailo HEF

Elige el dispositivo que estás usando. La guía de configuración y la documentación se actualizarán en consecuencia.

Plataforma

Motor de inferencia

Primeros pasos

Desplegar

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-depth-anything-vits \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/depth_anything_vits:latest \
  python web_detection.py --model_path model/depth_anything_vits.hef --video_path video/test.mp4

API REST

Usa la API REST para ejecutar inferencia. Copia los comandos siguientes.

Curl

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/depth_anything_vits/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Python

import requests
response = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/depth_anything_vits/predict",
    files={"file": open("test.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(response.json())

Detalles del modelo

reComputer R Series

Depth-Anything-ViTS en reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

Depth-Anything V1 (red troncal ViT-S) realiza estimación monocular de profundidad sin entrenamiento específico (zero-shot) en Hailo-8. Tiene las mismas entradas/salidas que V2, con algo más de precisión (AbsRel 0.13 frente a 0.147). Incluye visualización INFERNO y API de estadísticas de profundidad.

Información del modelo

Propiedad	Valor
Arquitectura	ViT-S (Depth-Anything V1)
Tarea	Estimación de profundidad sin entrenamiento específico (zero-shot)
Entrada	224x224x3 RGB
Salida	Mapa de profundidad 224x224x1 (relativo)
Parámetros	24.2M
AbsRel	0.13
HEF	Hailo Model Zoo v2.19.0, Hailo-8

Ejecutar con vídeo de demostración

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-depth-anything-vits \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/depth_anything_vits:latest \
  python web_detection.py --model_path model/depth_anything_vits.hef --video_path video/test.mp4

API REST

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/depth_anything_vits/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Devuelve depth_stats (mínimo, máximo, media, desviación estándar).

Punto de acceso	Método	Finalidad
`/api/models/depth_anything_vits/predict`	POST	Estadísticas de profundidad (JSON)
`/api/video_feed`	GET	MJPEG con profundidad INFERNO superpuesta

Notas de desarrollo

Fuente: src/rpi5_hailo8_depth_anything_vits/
Contenedor: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/depth_anything_vits:latest
Familia: depth_anything (variantes v2_vits / vits)

Entradas y salidas

Input: image, video, or USB camera frame. Output: relative depth map with INFERNO colormap overlay on MJPEG preview, plus depth statistics (min/max/mean/std) via API.