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本文旨在设计具有更好概括能力的单眼深度估计模式。为此，我们进行了定量分析，并发现了两个重要的见解。首先，在长尾分类问题中发现的模拟相关现象也存在于单眼深度估计中，这表明训练数据中深度分布的不平衡分布可能是导致泛化能力有限的原因。第二，深度值的不平衡和长尾分布范围超出了数据集量表，并且在每个单独的图像中也表现出来，进一步表达了单眼深度估计的挑战。通过上述发现，我们提出了距离感知的多专家（DME）深度估计模型。与先前的方法不同地处理不同深度范围的方法不同，DME采用了分歧和诱使哲学，每个专家都负责对特定深度范围内的区域进行深度估计。因此，每个专家看到的深度分布更加统一，并且可以更容易预测。一个像素级路由模块的进一步设计和学会了，以将所有专家的预测缝合到最终的深度图中。实验表明，DME在NYU-DEPTH V2和KITTI上都达到了最先进的性能，并且还可以在看不见的数据集上提供有利的零拍概括能力。
dme：揭示偏见以获得更好的全身性单眼估计
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