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SGFormer：用于 360 深度估计的球面几何变换器
内容提要
本文介绍了多种基于变压器的全景深度估计和语义分割方法，如 PanoFormer、EGformer 和 DATFormer。这些方法通过引入球面几何知识和自适应模块，显著提高了深度估计的准确性和鲁棒性，实验结果在多个数据集上表现优异。
关键要点
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PanoFormer 是一种全景深度估计方法，通过切向补丁和可学习的 token 流提高感知能力，实验结果优于现有 SOTA 方法。
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EGformer 利用全景图几何作为局部注意力偏置，实现对扭曲图像的深度估计，具有最佳深度结果和最低计算成本。
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DATFormer 通过引入变形自适应模块解决 360° 数据投影导致的特征失真问题，在多个数据集上表现优越。
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基于 Spherical Transformer 的方法将球面信号转换为可被 CNNs 处理的向量，在多个任务上表现优异。
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考虑三维球面几何知识的全景语义分割方法在稳定性和性能上显著提升。
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新的神经网络架构解决 360° 图像中的球面视差问题，实验结果显示其鲁棒性和准确性较好。
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SalViT360 模型利用切线图像表示和时空自注意机制，实验证明其在全景视频理解上的有效性。
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SGDFormer 是单阶段变压器架构，集成立体图像的对应建模和特征融合，取得最先进性能。
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Trans4PASS 结合针孔相机图像和 360 度视觉的语义注释，实现全景图像的稳健分割，打破现有技术水平。
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SPFormer 通过自适应划分增强超像素表示，显著提高模型的稳健性和可解释性。
延伸问答
PanoFormer 是什么，它的主要优势是什么？
PanoFormer 是一种全景深度估计方法，通过切向补丁和可学习的 token 流提高感知能力，实验结果显示其性能优于现有的 SOTA 方法。
EGformer 如何实现对扭曲图像的深度估计？
EGformer 利用全景图几何作为局部注意力偏置，使得局部注意力在全局范围内提取，从而实现对扭曲图像的深度估计。
DATFormer 解决了什么问题？
DATFormer 通过引入变形自适应模块解决了 360° 数据投影导致的特征失真问题，并在多个数据集上表现优越。
SalViT360 模型的创新之处是什么？
SalViT360 模型利用切线图像表示和时空自注意机制，提出了一种有效的全景视频理解方法，实验证明其在多个数据集上表现优异。
SPFormer 如何提高模型的稳健性和可解释性？
SPFormer 通过自适应划分增强超像素表示，有效捕捉复杂细节，从而显著提高模型的稳健性和可解释性。
这些基于变压器的方法在深度估计上有什么共同点？
这些方法都通过引入球面几何知识和自适应模块来提高深度估计的准确性和鲁棒性。
