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MapAnything
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新框架将3D重建模型适配到鱼眼镜头
研究人员开发了Fisheye3R，一个旨在适配现有3D重建基础模型以有效处理鱼眼镜头图像的新框架。这些模型通常在标准透视图像上训练，在遇到鱼眼镜头的高径向畸变时性能会下降。Fisheye3R使这些模型能够处理鱼眼输入，而不会影响在透视图像上的性能，即使鱼眼训练数据有限。实验表明，在VGGT-Ω、$\pi^3$和MapAnything等多个基础模型上，相机姿态、深度和点图估计均有所改进。
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新模型提升自动驾驶自监督深度估计能力
研究人员开发了两种新方法来改进驾驶场景下的自监督单目深度估计。FlexDepth引入了一个灵活的模型族，具有尺度驱动的解码器和两阶段训练策略，可独立处理静态和动态元素，以最小的计算开销实现了最先进的性能。另一方面，DrivingDepth通过使用稀疏LiDAR数据作为提示来校准冻结的基础模型，专注于纠正深度估计中的几何-尺度冲突，在保持密集视觉几何的同时实现了卓越的度量精度和一致性。