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论文DepthART提出抗偏置数据采样与相机条件化微调方法，将基础单目深度估计模型压缩至约6M参数，在保留跨场景泛化能力的前提下实现Jetson等端侧设备的高帧率部署。
在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
单Transformer搞定任意视图3D重建！
机器之心报道 编辑：泽南、杨文 现在，只需要一个简单的、用深度光线表示训练的 Transformer 就行了。 这项研究证明了，如今大多数 3D 视觉研究都存在过度设计的问题。 本周五，AI 社区最热
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，把稀疏的深度传感器数据与AI完整深度图融合，一键补洞、降噪、提分辨率，让手机、车载、AR眼镜都能实时获得精确三维视觉。无需额外训练，就能直接提升VGGT等3D模型的深度质量，零样本刷新多项深度补全、超分、修复纪录。
近日，字节跳动大模型团队开发的成果 Depth Anything V2 ，入选苹果公司 Core ML 模型库，目前已呈现在开发者相关页面中。
人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息，但机器人和 VR 头社等设备却往往没有这样的「配置」，往往只能靠单个摄像头或单张图像来估计深度。这个任务也被称为单目深度估计（MDE）。