metadata
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.
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.