消除边缘增肥
这个模型重新设计了补丁级三元组损失，首次解决了自监督单目深度估计中长期存在的边缘增肥问题，并且不会增加推理计算量。
Xingyu, Chen · 张若楠 · Ji, Jiang · Yan, Wang · 李戈 · 李彤
2023
通过最小化操作处理负样本，防止性能较好的负样本掩盖边缘膨胀误差，从而直接优化边缘区域的深度估计。
该损失函数可应用于大量现有模型，无需重新设计网络即可显著提升其性能。