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RadarCam-Depth: 雷达 - 相机融合用于学习度量尺度的深度估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种单目深度估计器SC-Depth，使用未标记的视频进行训练，并能实现尺度一致的预测。通过几何一致性损失和自我发现掩码等方法，提高了深度估计的质量。在KITTI和NYUv2数据集上展示了高质量的结果。此外，该网络可以轻松集成到ORB-SLAM2系统中，实现更强大和准确的跟踪。在KITTI和KAIST数据集上表现出很强的性能。
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关键要点
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提出了一种单目深度估计器 SC-Depth，使用未标记的视频进行训练。
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SC-Depth 能在推理时实现尺度一致的预测。
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引入几何一致性损失，惩罚相邻视角之间预测深度的不一致性。
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提出自我发现掩码，自动定位违反基本静态场景假设的移动对象。
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通过消融研究证明了每个组件的功效，展示了在 KITTI 和 NYUv2 数据集上的高质量深度估计结果。
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SC-Depth 可以轻松集成到 ORB-SLAM2 系统中，实现更强大和准确的跟踪。
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在 KITTI 数据集中表现出强大的性能，并且在没有额外训练的情况下良好推广到 KAIST 数据集。
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提供了几个演示以进行定性评估。
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