蚂蚁灵波

从事深度估计与深度补全的研究者，或许都经历过这样的困境：模型在NYU Depth V2等经典基准测试上取得了优异的成绩，但一旦部署到真实的机器人系统，问题便暴露无遗——深度图边缘模糊、远处深度值漂移，遇到反光或透明材质时几乎完全失效。 问题的根源往往不在于代码实现，而在于数据。 这并非个例，而是该领域长期面临的挑战之一。深度估计与深度补全的学术进展，在很大程…