arXiv · cs.RO· Dimitrios Chatziparaschis, Georgios Georgakis, Adnan I. Ansar, Shehryar Khattak, Konstantinos Karydis·· 5 小时前AI 评分52
EM-ViT 用视差细化与机器人自运动在线适配单目深度估计
Adapting Monocular Depth Estimation in Novel Scenes through Disparity Refinement and Robot Ego-Motion
AI 导读
作者提出 EM-ViT，把基础模型输出的相对深度在线适配到机器人运行中采集的观测，以恢复新场景的度量尺度。方法将深度预测分解为稠密视差细化与有效基线标量预测，利用稀疏 LiDAR 点和可选的机器人自运动快速训练轻量 Vision Transformer，并用内部梯度匹配损失实时保留输入的细粒度语义结构。
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