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英特尔最新开源|50%以上的降低,适用于稀疏情况下的深度估计!ICRA2023
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我们提出了一种视觉惯性深度估计管道,该管道集成了单目深度估计和视觉惯性里程计,以产生公制尺度的密集深度估计。我们的方法针对稀疏度量深度执行全局尺度和移位对齐,然后是基于学习的密集对齐。我们在TartanAir和VOID数据集上进行了评估,观察到与仅执行全局比对相比,使用密集尺度比对的逆RMSE降低了30%。我们的方法在低密度下尤其具有竞争力;在只有150个稀疏度量深度点的情况下,我们的密集到密集深度对齐方法实现了比KBNet的稀疏到密集深度完成低50%以上的iRMSE,KBNet是目前VOID的最先进技术。我们演示了从合成TartanAir到真实世界VOID数据的成功零样本传输,并对NYUv2和VCU-RVI进行了泛化测试。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.12134 代码地址:https://github.com/isl-org/VI-Depth
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