本研究探讨了RGB-D数据集中原始深度图的低质量结构问题，提出了一种新方法以提高深度恢复的泛化能力。通过增强结构不对齐多样性和引入结构不确定性模块，实验结果表明该方法在多个数据集上表现出良好的准确性和泛化能力。

Real-World Depth Recovery via Structure Uncertainty Modeling and Inaccurate Ground Truth Depth Fitting
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