可扩展的自回归单目深度估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新的自回归模型作为有效且可扩展的单目深度估计器，解决了现有方法在深度估计任务中的局限。通过将不同分辨率的深度图视为一组标记，并采用低到高分辨率的自回归目标，本文在KITTI和NYU Depth v2数据集上取得了显著的性能提升。这种可扩展的方法还实现了最佳RMSE，为现代自回归大模型提供了深度估计能力的新思路。
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。
