轻量级快速单目深度估计模型
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实现深度感知、三维重构与姿态解算的高效轻量级单目深度估计框架，在仅需一个输入帧的情况下即可完成前述目标。发表于2021 ICCV的R-MSFM循环深度细化模型
该深度估计方法基于递归多尺度特征模制的原理进行设计，并通过有效的特征融合实现精确的空间重构能力。该系统能够以高精度重构3D场景，并通过实验验证其优越的表现性能。与现有方法相比，我们的方法取得了更好的性能表现。关键创新在于递归特征模制机制的设计，在此机制下模型不仅能够有效捕捉局域性的细节信息而且也能深入挖掘整体图像中的深层语义信息。该深度估计系统特别适用于复杂环境下的实时应用需求。
参数量差不多只有3.5M，精度SOTA
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