GEDepth：用于单目深度估计的地面嵌入

单目深度估计是一个不适定问题，因为同一2D图像可由无限多3D场景投影而来。尽管该领域的领先算法已报道显著改进，它们本质上迎合了图像观测与相机参数（即内参与外参）的特定组合，严重限制了其在真实场景中的泛化能力。为应对此挑战，本文提出一种新颖的地面嵌入模块，将相机参数与图像线索解耦，从而提升泛化能力。给定相机参数，所提模块生成地面深度，其与输入图像堆叠并在最终深度预测中被参考。模块中设计了地面注意力以最优地结合地面深度与残差深度。我们的地面嵌入高度灵活且轻量，可作为插件模块集成于各类深度估计网络。实验表明，我们的方法在流行基准上取得最先进结果，更重要的是，在广泛跨域测试中呈现出显著的泛化提升。