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CVPR25 立体影像转换论文 Mono2Stereo: A Benchmark and Empirical Study for Stereo Conversion

本文旨在设计具有更好泛化能力的单目深度估计模型。为此，我们进行了定量分析，并发现了两个重要的见解。首先，通常在长尾分类问题中出现的模拟相关现象在单目深度估计中也存在，这表明训练数据中深度分布的不平衡可能是泛化能力有限的原因。其次，深度值的不平衡和长尾分布不仅存在于数据集规模上，还表现在每张图像内部，进一步加剧了单目深度估计的挑战。基于上述发现，我们提出了距离感知多专家（DME）深度估计模型。与先前的方法不同，DME采用分而治之的策略，每个专家负责特定深度范围内的深度估计。