顶刊TPAMI 2024！涨点显著！多尺度循环细化单目深度估计模型

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前言   本文提出了一种循环细化方案，用以缓解传统由粗到细方案中模型参数数量大和训练过程中的误差传播限制。为了验证该方案的有效性，在深度估计任务中引入了多尺度循环调制模型R-MSFM。实验结果表明，R-MSFM在深度估计过程中实现了模型参数、运行效率和估计精度之间的均衡。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： CVer 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 近日，河海大学信息科学与工程学院范新南教授团队在单目深度估计研究中取得重要进展，研究成果以“Recurrent Multiscale Feature Modulation for Geometry Consistent Depth Learning”为题发表在人工智能领域顶级学术期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）上。论文 ………………………………