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深度

MiDaS v2 单目深度估计

从单张图片估计相对深度，输出着色深度图。

部署到自己的板卡
犀牛派 A1
6.6msW8A8
犀牛派 X1
2.9msW8A16

机房真机实测，全部精度 ›

运行效果

样例输入
模型输出
机房真机 犀牛派 X1 · W8A16 · 处理耗时 3.7 ms

板卡实测

真机处理时延的中位数。多阶段模型计入各阶段处理，生成模型的耗时受输入和输出长度影响。

板卡精度速度FPS峰值内存
犀牛派 A1QCS6490W8A8默认6.6 ms150.6126 MB
W8A1610.3 ms96.8123 MB
犀牛派 X1QCS8550W8A16默认2.9 ms349.7501 MB
FP164 ms249.4499 MB
W8A81.9 ms537.6500 MB

部署指南

  1. 1

    在工作流中跑通

    用样例或自己的输入在机房的犀牛派 X1 上运行，确认结果和速度。

  2. 2

    导出工程

    在工作流右上角选择「导出」，下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定，前后处理与网站运行时一致。

  3. 3

    在板卡上安装运行库

    把工程拷到犀牛派 X1（ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境，AidLux ≥ 2.0），在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。

    python3 install-sdk.py
  4. 4

    只需要模型文件？

    各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗，按芯片下载，文件与工程包中的完全一致。

    hf download APLUX-Agora/Midas-v2 --include "targets/QCS8550/*" --local-dir ./resources
  5. 5

    运行

    结果写入 outputs/，并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidLite 接口加载模型，代码完整随包提供。

    python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件
AidLux 开发文档 ↗

规格

任务
深度
输入尺寸
256×256
来源
Model Farm
许可证
其他（见模型说明）
版本
1.0.0
浏览用到它的原型 →