🟢 FastDepth - быстрая монокулярная оценка глубины ▶️ FastDepth - свёрточная нейросеть для оценки глубины по одному изображению. Модель основана на энкодер-декодер архитектуре. ▶️ Энкодер - облегчённый MobileNetV1 (в оригинальной реализации, хотя можно попробовать заменить на v3), который извлекает фичи из изображения. Декодер - лёгкий upsampling-блок из разделённых свёрток (depthwise separable convolutions) с skip-коннектами. Такой подход значительно снижает количество параметров без сильной потери качества. ▶️ На изображении выше пример работы модели на NPU LicheeRV Nano на одном кадре с камеры. Используется оригинальная модель, обученная на датасете NYU Depth V2. На плате запускается её квантизированная в INT8 версия. Код для инференса требует большого количества доработок. Но его достаточно для первых экспериментов и выводов, что модель способна выдавать адекватный результат (лучшее качество можно получить на кастомном датасете) с высокой скоростью (> 170 FPS в INT8 на 1 TOPS NPU!). ▶️ Статья | Github