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StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计

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新智元报道

编辑:LRST

【新智元导读】水下机器人在复杂环境中导航和建模,需解决深度感知难题。研究人员提出StereoAdapter框架,结合单目和双目视觉,利用自监督学习,在无水下真实深度标签下,高效适配视觉基础模型,实现高精度深度估计,显著提升水下机器人导航和目标检测能力。

水下环境中的深度感知对水下机器人自主导航、目标检测和三维重建等任务至关重要。

相比单目方法,双目视觉可以通过双目相机直接获得具有度量尺度的3D深度,避免了单目深度固有的尺度不确定性。

然而,将现有视觉算法直接应用于水下场景会遇到显著挑战。

水下成像因光学特性差异引入严重的域偏移:水对不同波长光的吸收导致颜色和亮度随距离衰减,水体中的悬浮颗粒会产生前向/

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