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ScaleDepth：将度量深度估计分解为尺度预测和相对深度估计
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了多种单目深度估计方法，如ZeroDepth、SC-Depth和M^2Depth。这些方法通过几何一致性损失、自我发现掩码和多摄像头输入等技术，提高了深度估计的准确性和一致性，尤其在KITTI和NYUv2数据集上表现优异。这些新模型在不同场景下有效应用，推动了深度估计技术的发展。
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关键要点
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ZeroDepth 是一种单目深度估计框架，能够在不同域和相机参数下预测任意测试图像的尺度。
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SC-Depth 只需使用未标记的视频进行训练，并能实现尺度一致的深度预测。
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SC-Depth 引入几何一致性损失和自我发现掩码，提升了深度估计的准确性。
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M^2Depth 采用多个相机的时间相邻两帧图像作为输入，生成高质量的周围深度。
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新模型在 KITTI 和 NYUv2 数据集上表现优异，推动了深度估计技术的发展。
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延伸问答
ZeroDepth 是什么？
ZeroDepth 是一种单目深度估计框架，能够在不同域和相机参数下预测任意测试图像的尺度。
SC-Depth 如何提高深度估计的准确性？
SC-Depth 通过引入几何一致性损失和自我发现掩码来提升深度估计的准确性。
M^2Depth 的输入方式是什么？
M^2Depth 采用多个相机的时间相邻两帧图像作为输入，生成高质量的周围深度。
这些深度估计模型在数据集上的表现如何？
这些新模型在 KITTI 和 NYUv2 数据集上表现优异，推动了深度估计技术的发展。
SC-Depth 的训练数据要求是什么？
SC-Depth 只需使用未标记的视频进行训练，能够实现尺度一致的深度预测。
深度估计技术的未来发展方向是什么？
新模型的提出推动了深度估计技术的发展，未来可能会在更多场景中有效应用。
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