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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2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种高效轻量级的编码器-解码器网络架构FastDepth，适用于嵌入式系统的单视图深度估计。该方法在NVIDIA Jetson TX2上实现了高帧率和低功耗，并在NYU Depth v2数据集上表现优异。此外，研究提出了RT-MonoDepth和MonoViT等新架构，结合卷积和Transformer模型，提升了深度估计的准确性和推断速度，适用于自动驾驶等领域。
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关键要点
- FastDepth是一种高效轻量级的编码器-解码器网络架构，适用于嵌入式系统的单视图深度估计。
- 在NVIDIA Jetson TX2上，FastDepth可以实现每秒178帧的高帧率和低功耗。
- RT-MonoDepth和RT-MonoDepth-S是两种新提出的网络结构，旨在降低嵌入式系统上的计算复杂性和延迟。
- MonoViT结合了卷积和Transformer模型，能够更准确地预测深度，具有更好的泛化能力。
- Token-Sharing Transformer（TST）架构通过全局令牌共享实现高吞吐量的准确深度预测。
- MonoDETR使用深度感知Transformer进行单目三维物体检测，具有端到端结构并在KITTI基准测试上取得最新成果。
- 研究表明，基于Transformer的深度估计算法在NYU和KITTI深度数据集上表现优异，能够捕捉复杂空间关系。
- MonoDTR网络通过深度感知特征增强模块和深度感知Transformer模块实现自动驾驶中的单目3D物体检测。
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延伸问答
FastDepth网络架构的主要特点是什么？
FastDepth是一种高效轻量级的编码器-解码器网络架构，适用于嵌入式系统的单视图深度估计，能够在NVIDIA Jetson TX2上实现每秒178帧的高帧率和低功耗。
RT-MonoDepth和RT-MonoDepth-S的目的是什么？
RT-MonoDepth和RT-MonoDepth-S旨在降低嵌入式系统上的计算复杂性和延迟，以实现实时深度估计。
MonoViT如何提升深度估计的准确性？
MonoViT结合了卷积和Transformer模型，能够进行局部和全局推理，从而更准确地预测深度，具有更好的泛化能力。
Token-Sharing Transformer（TST）架构的优势是什么？
TST架构通过全局令牌共享实现高吞吐量的准确深度预测，在嵌入式设备中优于现有的轻量级单目深度估计方法。
MonoDETR在单目三维物体检测中有什么创新？
MonoDETR使用深度感知Transformer进行单目三维物体检测，具有端到端结构，并在KITTI基准测试上取得最新成果。
基于Transformer的深度估计算法在数据集上的表现如何？
基于Transformer的深度估计算法在NYU和KITTI深度数据集上表现优异，能够捕捉复杂空间关系。
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