ProDepth是一种新的单目深度估计框架，解决了动态场景中移动物体所引发的问题。它采用概率方法来识别并纠正深度估计中的不一致性。在动态场景中，移动物体会对深度估计产生重大影响，这是一种常见的问题。ProDepth通...

最新的研究表明，新型Stealing Stable Diffusion (SSD)技术能够提高单目深度估计在低光或雨天等恶劣环境下的准确性。该技术通过稳定扩散过程，克服了在这些条件下深度估计的挑战，同时能够提供更好的细节捕捉和更精...

Depth Anything是一种新的单目深度估计方法，它依赖于约6200万张图像的大规模数据集来提高其精度。通过使用数据增强和预训练编码器的辅助监督，该模型实现了令人印象深刻的泛化能力，并在深度估计方面树立了新的标准...

MonoDiffusion是一种新的自监督单目深度估计框架，其独特的方法将深度估计问题视为迭代去噪过程。它利用预训练的教师模型指导伪地面真值扩散过程，从而提高深度图精度，无需在训练中使用实际的深度真值。

近日，研究人员推出了一个名为SlowTV的大规模数据集，该数据集主要从YouTube收集而来，旨在提升自监督单目深度估计模型在不同环境下的深度理解能力。这些环境场景包括徒步旅行的小路、水下场景以及室内空间等。通过...