仅 600 万参数的 DepthART 把深度基础模型塞进边缘设备
jiqizhixin · x · 2026-10-10
机器之心介绍一篇被 ACM Multimedia 2026 接收的论文 DepthART(Depth Anything Rethought for Tiny Models)。 Depth Anything、Metric3D、UniDepth 等深度基础模型跨场景泛化能力持续提升,但参数量在数千万到数十亿级。DepthART 证明仅约 600 万参数的小模型也能保留这种跨场景泛化能力,小到可以在 Jetson 边缘设备上运行。 关键做法:小模型表征容量有限,高频数据容易让它「学偏」。团队从约 4400 万张多源候选图像出发,根据视觉特征空间中的样本密度,对高密度重复样本降采样、同时保留稀疏区域,得到约 170 万张分布更均衡的训练图像。
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