利用未标注数据的新框架！Depth Anywhere：增强任何单目360度图像的深度估计

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 写在前面 准确估计360度图像中的深度对于虚拟现实、自主导航应用至关重要。现有的为透视视图图像设计的深度估计方法，在应用于360度图像时，由于不同的相机投影和畸变而失效，而360度方法则因为缺乏标注数据对而表现不佳。这里提出了一种新的深度估计框架，该框架能够有效利用未标注的360度数据。 提出的方法采用最先进的透视深度估计模型作为教师模型，通过六面体投影技术生成伪标签，从而实现对360度图像中深度的有效标注。这种方法利用了大型数据集日益增加的可用性。我们的方法包括两个主要阶段：离线无效区域mask生成和在线半监督联合训练方案。在Matterport3D和Stanford2D3D等基准数据集上测试了提出的方法，结果显示在深度 ………………………………