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ADU-Depth: 基于注意力机制和不确定性建模的深度估计的注意力蒸馏
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的深度估计方法 Monitored Distillation，能够从单张图片、稀疏点云和内置集成模型中获取稠密的深度信息。在 VOID 室内场景数据集上，该方法比盲集成基线算法效果提高了 17.53%，比无监督方法效果提高了 24.25%，并且比最好的有监督方法保持可比性。
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关键要点
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提出了一种新的深度估计方法：Monitored Distillation。
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该方法结合了可适应的知识蒸馏、无监督训练和盲集成学习。
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能够在没有地面真值数据的情况下，从单张图片、稀疏点云和内置集成模型中获取稠密深度信息。
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在 VOID 室内场景数据集上，该方法比盲集成基线算法效果提高了 17.53%。
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比无监督方法效果提高了 24.25%。
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与最好的有监督方法保持可比性。
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