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SQLdepth: 通用的自监督细粒度单目深度估计
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种单目深度估计器SC-Depth，使用未标记的视频进行训练，并能实现尺度一致的预测。贡献包括几何一致性损失、自动定位移动对象的自我发现掩码等。通过消融研究证明了每个组件的功效，并展示了在KITTI和NYUv2数据集中的高质量深度估计结果。此外，该网络可以轻松集成到ORB-SLAM2系统中，实现更强大和准确的跟踪。在KITTI中具有很强的性能，并在KAIST数据集中推广。提供了几个演示以进行定性评估。
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关键要点
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提出了一种单目深度估计器SC-Depth，使用未标记的视频进行训练。
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SC-Depth能够在推理时实现尺度一致的预测。
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贡献包括几何一致性损失和自动定位移动对象的自我发现掩码。
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通过消融研究证明了每个组件的功效。
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在KITTI和NYUv2数据集中展示了高质量的深度估计结果。
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该网络可以轻松集成到ORB-SLAM2系统中，增强跟踪能力。
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在KITTI数据集中表现出色，并在KAIST数据集中良好推广。
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提供了多个演示以进行定性评估。
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