File size: 2,240 Bytes
1a93343 7ff512a 1a93343 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 |
---
license: apache-2.0
tags:
- depth-estimation
- robotics
- computer-vision
- pytorch
- safetensors
datasets:
- custom-pybullet-synthetic
metrics:
- mse
library_name: transformers
---
# AlphaDepth v1.0 👁️
**AlphaDepth** — это легковесная нейросеть для оценки глубины (Depth Estimation), обученная в симуляции PyBullet. Модель принимает RGB-изображение и предсказывает карту глубины (Depth Map), позволяя роботам "видеть" расстояние до объектов с помощью одной камеры.
Входит в серию моделей **Alpha**.
## 📊 Характеристики
- **Архитектура:** Custom U-Net с BatchNorm
- **Вход:** RGB Image (128x128)
- **Выход:** Depth Map (Normalized 0..1)
- **Вес:** ~1.5 MB (FP32)
- **Формат:** SafeTensors
## 🚀 Использование
Вам понадобится `safetensors` и файл `model.py` из этого репозитория.
```python
import torch
from model import AlphaUNet
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# 1. Загрузка модели
model = AlphaUNet.from_pretrained(".") # Укажите путь к папке
model.eval()
# 2. Подготовка изображения
img = Image.open("robot_view.jpg").resize((128, 128))
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 0..255 -> 0..1
])
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)
# 3. Инференс
with torch.no_grad():
depth_map = model(input_tensor)
# depth_map теперь содержит расстояния!
```
## 🛠 Обучение
Модель обучалась на **синтетическом датасете**, сгенерированном в движке PyBullet.
- **Эпохи:** 20
- **Loss:** 0.0016 (MSE)
- **Оптимизатор:** Adam (lr=0.001)
## 📦 Файлы
- `model.safetensors`: Веса модели (SafeTensors формат).
- `config.json`: Конфигурация архитектуры.
- `model.py`: Исходный код класса нейросети.
*Created by prostochel097 for the Alpha Series.* |