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通过稳定对抗训练改善自监督单目深度估计的领域泛化能力
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内容提要
本文提出了一种新的稳定对抗训练框架SCAT，旨在提升自监督单目深度估计模型的泛化能力。通过对抗数据增强和优化网络结构，实验结果表明该方法在五个基准测试中表现优异。
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关键要点
- 提出了一种新的稳定对抗训练框架SCAT。
- SCAT旨在提升自监督单目深度估计模型的泛化能力。
- 该框架解决了过度正则化带来的性能下降问题。
- 通过引入对抗数据增强和优化深度网络结构，提升模型性能。
- 实验结果显示该方法在五个基准测试中表现优异，取得了最先进的性能。
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