이 논문은 단일 이미지 깊이 추정을 위한 새로운 접근법인 DepthFM을 소개합니다. 기존의 판별적 모델들은 블러링된 결과를, 생성 모델들은 느린 추론 속도를 보였습니다. 이에 반해 DepthFM은 Flow Matching 기반의 접근법을 사용하여 빠르고 정확한 깊이 추정을 달성합니다.
DepthFM의 주요 특징은 다음과 같습니다:
실험 결과, DepthFM은 다양한 실내외 데이터셋에서 SOTA 성능을 달성하였으며, 특히 빠른 추론 속도와 정확성이 두드러집니다. 또한 깊이 보간 및 깊이 기반 이미지 합성 등의 다운스트림 작업에서도 우수한 성능을 보였습니다.
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by Ming... om arxiv.org 03-21-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.13788.pdfDiepere vragen