arXiv cs.AI· Siyuan Bian, Congrong Xu, Jun Gao·· 14 小时前AI 评分31
MDA：用混合密度表示消除深度估计中的飞点伪影
Modeling Depth Ambiguity: A Mixture-Density Representation for Flying-Point-Free Depth Estimation
AI 导读
研究者提出 MDA 混合密度表示，让模型为每个像素预测多个深度假设及其概率，而非单一深度值，从而在物体边界处避免预测出悬空的飞点。该方法在不同架构上均显著改善边界重建，即使输入严重模糊也基本消除飞点伪影，运行时开销可忽略。同一框架还可扩展到透明物体的多层深度与天空区域的无飞点天际线。
正文 · AI 翻译
摘要：尽管深度估计取得了进展，飞点仍然是一种持续存在的失效模式：在物体边界附近，深度估计器常常在前景与背景表面之间的空白空间中预测出虚假的 3D 点。我们将这一伪影追溯到一种标准的建模选择：为每个像素分配单一深度假设。在边界处，一个像素可能横跨前景和背景表面，因此其真实深度在两者之间是模糊的。预测单一深度的模型无法同时保留这两种可能性，因此训练反而会将预测拉向一个既不位于前景也不位于背景表面上的中间深度。我们通过 MDA 解决这一问题，这是一种混合密度表示，使模型能够为每个像素预测多个深度假设及其关联概率。在边界附近，不同的假设可以与不同的表面对齐，解码得到的深度从这些假设之一中选取，而不是被放置在它们之间的空白空间中。在不同的架构上，MDA 相比各基础模型大幅改善了边界重建，并且即使在严重的输入模糊下也基本消除了飞点伪影，同时增加的运行时开销可以忽略不计。同样的混合密度框架自然可以扩展到透明物体，在透明像素处预测多个深度层；也可以扩展到天空区域，由专门的组件将有界的天空与有限深度区域分开，从而生成无飞点的天际线。
| 主题： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2606.02552 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2606.02552v2 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.02552 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Siyuan Bian [查看电子邮件]
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2026 年 6 月 1 日星期一 17:50:28 UTC（38,864 KB）
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2026 年 10 月 25 日星期日 18:39:48 UTC（42,766 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org