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可扩展的自回归单目深度估计
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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
本文提出了一种新型自回归模型，作为有效的单目深度估计器，克服了现有方法的局限性。该模型通过不同分辨率的深度图和自回归目标，在KITTI和NYU Depth v2数据集上显著提升了性能，并实现了最佳RMSE，为深度估计提供了新的思路。
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关键要点
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提出了一种新型自回归模型，作为有效的单目深度估计器。
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该模型克服了现有方法在深度估计任务中的局限性。
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通过不同分辨率的深度图和自回归目标，显著提升了性能。
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在KITTI和NYU Depth v2数据集上实现了最佳RMSE。
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为深度估计提供了新的思路，具有良好的可扩展性。
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