ICLROct, 2022
分离和增强:用于尺度不变自监督单目深度估计的双引擎
Detaching and Boosting: Dual Engine for Scale-Invariant Self-Supervised Monocular Depth Estimation
Peizhe Jiang, Wei Yang, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Meng Wu
TL;DR本研究提出了一种自监督的单目深度估计方法,通过剥离具有尺度敏感性的特征和采取仿真相机缩放的数据增强方法来提高尺度不变性,并使用动态跨尺度交叉注意力模块进一步加强尺度不变特征,在 KITTI 数据集上取得了目前最佳性能。