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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
關鍵字：深度,尺度,模型,數據,相機
文章來源：量子位
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內容摘要：

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單目深度估計挑戰賽冠軍方案Metric3D的加強版。
用一套模型參數，在未知環境中，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：
無需微調和優化，可直接用于無人機感知：
無需調整尺度參數，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和域外測試。
不做尺度對齊或微調，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、阿德萊德大學、西湖大學、英特爾、香港大學、浙江大學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在計算機視覺領域具有重要意義。這項技術能從單幅2D圖像中推斷出場景的3D結構，為眾多應用提供了關鍵支持。
在傳統領域，單目深度估計

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