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Jasmine：利用扩散先验进行自监督深度估计
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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
本研究提出Jasmine框架，解决单目深度估计中的自监督学习问题，改善深度信息模糊和伪影。通过混合图像重建和Scale-Shift GRU，显著提升深度估计的清晰度和泛化能力，实验结果在KITTI基准测试中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出Jasmine框架，解决单目深度估计中的自监督学习问题。
- Jasmine框架填补了以往在无监督预测中因高精度监督缺失导致的深度信息模糊和伪影问题。
- 框架通过构建混合图像重建的替代任务，有效保持了扩散模型的细节先验。
- 引入Scale-Shift GRU来解决自监督深度估计的尺度与偏移不变性。
- 显著提高了深度估计的清晰度和泛化能力。
- 实验结果表明，Jasmine在KITTI基准测试中达到了最先进的性能。
- 在多个数据集上展现了卓越的零-shot 泛化能力。
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