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METER：用于单目深度估计的移动视觉变换器架构
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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
本文提出了两种高效且轻量级的编码器-解码器网络结构，用于实现实时深度估计。这些网络在嵌入式系统上降低了计算复杂性和延迟，并在单个RGB图像上达到了先进深度估计作品的准确性。实验结果表明，这些网络在NVIDIA Jetson Nano和NVIDIA Jetson AGX Orin上具有较快的推断速度，并在KITTI数据集上达到了相对最先进的准确性。
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关键要点
- 提出了两种高效且轻量级的编码器-解码器网络结构：RT-MonoDepth 和 RT-MonoDepth-S。
- 这些网络旨在降低嵌入式系统上的计算复杂性和延迟，实现实时深度估计。
- 在单个RGB图像上，这些网络可以达到类似于先前最先进深度估计作品的准确性。
- RT-MonoDepth 和 RT-MonoDepth-S 在NVIDIA Jetson Nano上运行速度为18.4和30.5 FPS，在NVIDIA Jetson AGX Orin上运行速度为253.0和364.1 FPS。
- 在KITTI数据集上，这些网络达到了相对最先进的准确性。
- 本文在准确性和最快推断速度方面都达到了最好的水平。
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