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单目深度估计中的不确定性量化与基础模型的关键综合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将五种不确定性量化方法与DepthAnythingV2模型结合，通过高斯负对数似然损失微调，提高单目深度估计的可靠性和效率。
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关键要点
- 本研究解决了单目深度估计中不确定性量化的缺失。
- 提出将五种不确定性量化方法与DepthAnythingV2模型相结合。
- 通过高斯负对数似然损失（GNLL）进行微调。
- 微调后能够保持预测性能和计算效率。
- 提供可靠的不确定性估计，为机器视觉系统的安全应用奠定基础。
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