Distill Any Depth — WSL / Anaconda環境での検証

Distill Any Depth — WSL / Anaconda環境での検証

Distill Any Depth は、深度推定のプログラムとして検証されています。bashを使うため、WSL上のLinux環境で動かす手順が記録されています。

採用前には、Distill Any Depth本体とモデル重みのライセンスを確認してください。

環境構築

Anacondaを利用します。Anacondaインストール後に conda --version を実行したところ conda: command not found になったため、以下でPATHを設定しました。

echo 'export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

これにより conda 24.9.2 が認識されました。

conda環境を作成します。

conda create -n distill-any-depth -y python=3.10
conda activate distill-any-depth

パッケージインストール手順です。

pip install -r requirements.txt
cd detectron2
pip install -e .
cd ..
pip install -e .

checkpointと入出力

項目	パス / 内容
checkpoint	checkpoint フォルダ内に large フォルダを作成
モデル配置	公式配布元からダウンロードしたファイルを large フォルダに配置
入力画像	Distill-Any-Depth/Distill-Any-Depth/data/input
推論コマンド	bash scripts/00_infer.sh
出力	Distill-Any-Depth/Distill-Any-Depth/output

レビュー

良かった点	課題
ポートレートの顔部分の出力が自然な例があった	ボールの丸みが出にくい例があった
顔の立体感や目のくぼみを表現できている例があった	網のような細部構造の出力が大きく崩れる例があった
ハトの丸みは表現できている例があった	背景側の深度推定が弱い印象
	首の出力が不自然な例があった
	顔や体が平面的に見える例があった

総評として、今回のLKG向け検証条件では、他の候補モデルに比べて相対的に品質が低いと記録されています。

また、モデル指定がコードに直接書かれており、モデルの切り替えが容易ではありませんでした。baseモデルとlargeモデルのファイル名が同じで、baseモデルをlargeフォルダ内に置いたところエラーが出て推定できなかったと記録されています。

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