NeRFmentation: 基于 NeRF 的单目深度估计增强
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种基于 NeRF 的数据增强流程，用于训练数据集，并通过在数据集中引入更多不同视角的合成数据，展示了我们的方法对模型性能和稳健性的好处。我们将这种数据增强流程称为 “NeRFmentation”，并将其与三个最先进的 MDE 架构结合在一起，在流行的自动驾驶数据集 KITTI 上增加其特征分割的训练集。我们评估了在原始测试集、另一个流行的驾驶数据集和我们自己的合成测试集上获得的性能增益。
该文章介绍了NeRFmentation，一种基于NeRF的数据增强流程，通过合成数据提高模型性能和稳健性。该方法与三个最先进的MDE架构结合，在KITTI数据集上进行了训练，并在多个测试集上评估了性能增益。
