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Depth foundation models
Depth foundation models
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M2Depth 框架统一单目深度与多视图立体分析
研究人员开发了 M2Depth，一个将单目深度估计与多视图立体 (MVS) 分析相结合的新框架。该方法采用双向细化策略，允许 MVS 深度修正单目预测中的尺度模糊，反之亦然。该系统还包含一个由先验引导的成本体积细化机制，该机制使用基于注意力的融合和离散深度 bin 来提高局部几何一致性。实验表明，M2Depth 在标准基准测试中优于现有的 MVS 方法，生成更完整、更具泛化性的深度图，并且即使在稀疏视图设置下也表现出竞争力。
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超透镜通过编码物理线索增强单目深度估计
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将纳米光子超透镜与深度基础模型（DFM）集成，来改进计算机视觉中的单目深度估计。该方法物理编码了通常在单图像深度估计中缺失的度量深度线索，从而解决了尺度模糊问题。该系统将依赖于深度的位置偏移嵌入到偏振光波前中，并创建了一个仿真管线来弥合训练的仿真到真实世界的差距。