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【WACV2023】即插即用!频率感知自监督深度估计SOTA!
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2210.05479v2 我们提出了两种通用的方法来普遍增强自监督单目深度估计(MDE)模型。通过解决光度损失函数中的基本问题和普遍问题,我们的方法具有很高的通用性。特别是,从空间频率的角度来看,我们首先提出了模糊掩蔽来抑制在特定对象边界的光度损失下的不正确监督,其原因可以追溯到像素级模糊。其次,我们提出了一种新的频率自适应高斯低通滤波器,设计用于鲁棒高频区域的光度损失。我们是第一个提出模糊图像以改进具有可解释分析的深度估计器的人。这两个模块都是轻量级的,不需要添加任何参数,也不需要手动更改网络结构。实验表明,我们的方法提高了大量现有模型的性能,包括那些声称最先进的模型,同时完全没有引入额外的推理计算。
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