Belangrijkste concepten
直接マッピングを使用した高速な単眼深度推定モデルの提案とその効果的な汎化能力に焦点を当てる。
Samenvatting
Abstract:
Monocular depth estimation is crucial for downstream vision tasks and applications.
Discriminative approaches suffer from blurry artifacts, while generative methods have slow sampling.
Introduction:
Importance of understanding 3D surroundings from 2D images.
Challenges in estimating realistic geometry from a single image.
Method:
Utilizes flow matching for efficient training on synthetic data to generalize to real images.
Experiments:
Trained on synthetic datasets, demonstrates zero-shot generalization capabilities.
Conclusion:
Presents a fast and versatile monocular depth estimation model with reliable confidence estimates.
Statistieken
我々のモデルは、63kの純粋な合成サンプルで訓練されました。
ナイーブFMと比較して、DepthFMが優れたパフォーマンスを示しました。