算法论文8
浙大与理想:InfiniDepth突破深度估计局限
AI科技评论
AI 摘要
浙大彭思达团队联合理想研究团队提出InfiniDepth方法。实验表明,它在高分辨率深度估计等方面优势明显,其连续深度表示未削弱泛化能力,为单目深度估计研究指明方向。
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浙大彭思达团队 × 理想最新研究:直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限,浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》,构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。

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