通过元初始化提升零-shot跨数据集单图像室内深度的泛化能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了室内机器人深度估计在面对未知数据集时泛化性不足的问题。通过使用基于梯度的元学习方法，将每个RGB-D小批量视为任务，从而提高了模型的泛化能力，并在有限数据上显示出显著的优越性（RMSE最高提高27.8%）。该方法为现有深度估计模型提供了简单有效的插件，推动了深度学习与元学习的结合，助力实际机器人和机器感知的应用。
本研究使用基于梯度的元学习方法解决了室内机器人深度估计在未知数据集上的泛化性不足问题。该方法提高了模型的泛化能力，并在有限数据上显示出显著的优越性。该方法为深度估计模型提供了简单有效的插件，推动了深度学习与元学习的结合，助力实际机器人和机器感知的应用。
