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monocular metric depth estimation
monocular metric depth estimation
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新的快速特征场 ($ ext{F}^3$) 表示推动了事件驱动相机数据处理的进步
研究人员开发了一种新颖的事件驱动相机数据表示方法，称为快速特征场 ($ ext{F}^3$)。该方法学习从过去的事件预测未来的事件，有效地保留了场景结构和运动信息。$ ext{F}^3$ 设计高效，即使在高清分辨率下也能实现高帧率，并在各种机器人平台和光照条件下的光流估计、语义分割和单目度量深度估计等任务中展现出最先进的性能。
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新的AerialMetric数据集为无人机深度估计设定基准
研究人员推出了AerialMetric，这是一个旨在改进无人机（UAV）单目度量深度估计的新基准数据集。由于显著的领域差异，在地面数据上训练的现有模型在航空视角下表现不佳。AerialMetric包含四个子集，拥有超过68,000个图像-深度对，包括真实世界摄影测量、受控航空采集、合成场景和互联网图像。该数据集有助于对当前深度估计模型进行系统评估，并研究视角和高度等参数对预测精度的影响。