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English(EN) Efficient and High-Quality Depth Estimation via Pixel-Space Diffusion with Linear Attention

新的arXiv论文总结了深度估计的进展并引入了新颖的扩散模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的arXiv论文探讨了单目深度估计的进展，这是一项基础的计算机视觉任务。第一篇论文对该领域进行了全面调查，追溯了其从早期方法到像DINOv3这样的基础模型的影响及其在机器人和自动驾驶等领域的应用。第二篇论文介绍了Lapis，一个利用线性注意力和像素空间扩散实现高效、高保真度深度估计的新颖框架，以显著缩短的推理时间实现了最先进的准确性。 AI

影响 单目深度估计的进步可以改善机器人、自动驾驶汽车和AR系统的感知能力。

排序理由 两篇关于计算机视觉研究的arXiv论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Muxin Liu, Xiaoyang Lyu, Yang-Tian Sun, Yi-Hua Huang, Ziyi Yang, Peng Dai, Xiaojuan Qi ·

    单目深度估计：进展与机遇

    arXiv:2609.01172v1 Announce Type: new Abstract: Monocular depth estimation has long stood as a fundamental challenge in computer vision, enabling a wide range of applications including 3D reconstruction, robotics, autonomous driving, and augmented reality. This survey traces the …

  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Bingde Liu, Wu Ran, Jinglei Zhang, Huanhuan Yuan, Chao Ma ·

    通过线性注意力在像素空间扩散实现高效高质量深度估计

    arXiv:2608.30129v1 Announce Type: new Abstract: This work presents $\textbf{Lapis}$, a $\textbf{l}$inear-$\textbf{a}$ttention-based $\textbf{pi}$xel-$\textbf{s}$pace generative framework that achieves efficient and high-fidelity depth estimation with one-step diffusion. While gen…

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