无需视频流实现全景分割与深度估计MGNiceNet:统一的单目几何场景理解
Abstract 单目几何场景理解结合了全景分割和自监督深度估计,专注于自动驾驶车辆的实时应用。我们提出了MGNiceNet,一种使用链接内核公式来进行全景分割和自监督深度估计的统一方法。MGNiceNet基于当前最先进的实时全景分割方法RT-K-Net,并扩展了其架构以涵盖全景分割和自监督的单目深度估计。为此,我们引入了一个紧密耦合的自监督深度估计预测器,该预测器明确地利用全景路径中的信息来进行…
Abstract 单目几何场景理解结合了全景分割和自监督深度估计,专注于自动驾驶车辆的实时应用。我们提出了MGNiceNet,一种使用链接内核公式来进行全景分割和自监督深度估计的统一方法。MGNiceNet基于当前最先进的实时全景分割方法RT-K-Net,并扩展了其架构以涵盖全景分割和自监督的单目深度估计。为此,我们引入了一个紧密耦合的自监督深度估计预测器,该预测器明确地利用全景路径中的信息来进行…
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在人工智能领域,豆包、文小言、通义和 Kimi 这几款 AI 助手都颇具影响力。接下来将从文本生成、图片生成、AI 检索以及语音会话等维度对它们进行详细的对比分析,以便用户能更清晰地了解其各自的特点,从而做出更契合自身需求的选择。
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