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D$^3$epth: Self-Supervised Depth Estimation in Dynamic Scenes with Dynamic Masks
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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
本研究提出D$^3$epth方法，通过动态掩膜减少动态物体对深度估计的影响，并引入光谱熵模块以提高准确性。实验结果表明，该方法在KITTI和Cityscapes数据集上优于现有技术，具有重要的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出D$^3$epth方法，解决了动态场景中自监督深度估计的适应性不足问题。
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D$^3$epth方法通过动态掩膜减少动态物体对深度估计的影响。
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引入光谱熵不确定性模块以提高深度融合的准确性。
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实验结果显示，该方法在KITTI和Cityscapes数据集上优于现有技术。
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D$^3$epth方法具有重要的应用潜力。
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