橫掃16大榜單，最強開源單目深度估計算法來了，精度可以直接用于3D重建｜TPAMI 2024

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原標題：橫掃16大榜單，最強開源單目深度估計算法來了，精度可以直接用于3D重建｜TPAMI 2024
關(guān)鍵字：深度,尺度,模型,數(shù)據(jù),相機
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Metric3Dv2團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI單目深度估計新成果來了！
方法名為Metric3D v2，是CVPR單目深度估計挑戰(zhàn)賽冠軍方案Metric3D的加強版。
用一套模型參數(shù)，在未知環(huán)境中，同時解決帶尺度深度估計和法向估計兩個問題。
可用于生成真實世界的幾何估計：
在密集場景和特殊樣本上也有較好效果：
無需微調(diào)和優(yōu)化，可直接用于無人機感知：
無需調(diào)整尺度參數(shù)，提供單幀3D點云，其精度可以直接用于3D重建：
可部分替代物理深度估計工具，用于增強自動駕駛場景的單目SLAM：
Metric3D v2在16個單目深度和法向估計基準榜單上拿下SOTA，涵蓋絕對深度、相對深度和法向估計的域內(nèi)和域外測試。
不做尺度對齊或微調(diào)，在KITTI上的單目深度估計相對誤差可低至5%。
這項工作由來自香港科技大學(xué)、阿德萊德大學(xué)、西湖大學(xué)、英特爾、香港大學(xué)、浙江大學(xué)的研究人員共同打造，目前已被AI頂刊TPAMI接收。
單目深度估計受限于尺度二義性單目深度估計技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域具有重要意義。這項技術(shù)能從單幅2D圖像中推斷出場景的3D結(jié)構(gòu)，為眾多應(yīng)用提供了關(guān)鍵支持。
在傳統(tǒng)領(lǐng)域，單目深度估計

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