CVPR满分论文|英伟达开源双目深度估计大模型FoundationStereo
立体匹配算法虽在基准数据集上表现优异,但零样本泛化能力仍不足。现有方法依赖目标域微调,且受限于网络结构或数据规模。本文提出 FoundationStereo,通过大规模合成数据、自筛选流程及结合单目先验的架构设计,实现了无需微调的跨域泛化能力。主要贡献如下:
模型 英伟达 cvpr c foundationstereo 2025-04-07 15:40 2
立体匹配算法虽在基准数据集上表现优异,但零样本泛化能力仍不足。现有方法依赖目标域微调,且受限于网络结构或数据规模。本文提出 FoundationStereo,通过大规模合成数据、自筛选流程及结合单目先验的架构设计,实现了无需微调的跨域泛化能力。主要贡献如下:
模型 英伟达 cvpr c foundationstereo 2025-04-07 15:40 2