具体来说,Robust-Depth∗ 是最新最优的尝试解决恶劣场景条件下鲁棒深度估计问题的 SoTA 模型(来自 ICCV2023),但是本文提出的WeatherDepth∗ 在基于同样基本模型 (MonoViT)的条件下表现出了显著优势。这些结果充分表明了本文方法能够处理天气变化和领域变化。 图4 WeatherKITTI 极端恶劣雪天多模型定性结果可视化比较 图...
1、数据集局限性:现有的深度估计数据集在场景多样性和传感器模态上存在不足,缺乏在恶劣天气条件下的数据。 2、传感器依赖性:单一传感器在恶劣天气下容易受到干扰或失效,需要多模态传感器融合来提高系统的鲁棒性。 3、自监督方法的局限:尽管自监督学习方法减少了对人工标注的依赖,但在恶劣天气条件下的性能仍有待提高。
2、传感器依赖性:单一传感器在恶劣天气下容易受到干扰或失效,需要多模态传感器融合来提高系统的鲁棒性。 3、自监督方法的局限:尽管自监督学习方法减少了对人工标注的依赖,但在恶劣天气条件下的性能仍有待提高。 二、让我们来一起看一下ADUULM-360数据集 ADUULM-360是一个多模态数据集,用于在各种天气条件下的深度...
2、传感器依赖性:单一传感器在恶劣天气下容易受到干扰或失效,需要多模态传感器融合来提高系统的鲁棒性。 3、自监督方法的局限:尽管自监督学习方法减少了对人工标注的依赖,但在恶劣天气条件下的性能仍有待提高。 数据集地址:ADUULM-360|自动驾驶数据集|深度估计数据集 二、让我们来一起看一下ADUULM-360数据集 ADUUL...