近日，蘋果公司在HuggingFace上釋出了20個新的Core ML模型和4個資料集，位元組大模型團隊的單目深度估計模型 Depth Anything V2入選其中。
CoreML是蘋果公司的機器學習框架，將機器學習模型整合到iOS，MacOS等裝置上高效執行，可在無需網際網路連線的情況下執行復雜的AI任務，從而增強使用者隱私並減少延遲。蘋果開發者可以利用這些模型更容易地構建智慧、安全的AI應用。
Depth Anything V2為位元組大模型團隊開發的單目深度估計模型。相比上一代版本，V2版在細節處理上更精細，魯棒性更強，並且和基於diffusion的SOTA模型相比，速度上有顯著提升。此外，V2版包括從25M到1.3B引數的不同大小的模型，本次蘋果收錄的CoreML版本經過HuggingFace官方的工程最佳化，採用最小的25M模型，在iPhone 12 Pro Max上的推理速度達到了31.1毫秒。該模型可以應用在自動駕駛、3D建模、擴增實境、安全監控以及空間計算等領域。值得一提的是，Depth Anything 兩個版本，論文一作均為該團隊一位實習同學。
本次蘋果公司新發布的CoreML模型涵蓋了從自然語言處理到影像識別的多個領域，開發者可使用coremltools 軟體包將TensorFlow等框架訓練的模型轉換為Core ML格式。 透過利用 CPU、GPU 和神經引擎最佳化裝置上的效能，Core ML可最大限度地減少記憶體佔用和功耗。
