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ECCV 2024 | 深度估计不死!DoubleTake:几何引导下的深度估计
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项目主页:https://nianticlabs.github.io/doubletake/ 从序列RGB图像中估计深度是一项基本的计算机视觉任务,应用于增强现实、路径规划等。先前的工作通常利用多视图立体框架中的先前帧,依赖于局部邻域中的匹配纹理。相比之下,我们的模型通过向我们的网络提供最新的3D几何数据作为额外输入,利用了历史预测。这种自行生成的几何提示可以对关键帧未覆盖的场景区域的信息进行编码,与之前帧的单个预测深度图相比,它更具规则性。我们介绍了一种提示MLP,它将成本体积特征与先前几何体的提示相结合,从当前相机位置渲染为深度图,并测量先前几何体中的置信度。我们证明,我们的方法可以以交互速度运行,在离线、增量和重新访问评估场景中实现了最先进的深度估计和3D场景重建
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