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摘 要：在單目深度估計(jì)領(lǐng)域，雖然基于CNN和Transformer的模型已經(jīng)得到了廣泛的研究，但是CNN全局特征提取不足，Transformer則具有二次計(jì)算復(fù)雜性。為了克服這些限制，提出了一種用于單目深度估計(jì)的端到端模型，命名為DepthMamba。該模型能夠高效地捕捉全局信息并減少計(jì)算負(fù)擔(dān)。具體地，該方法引入了視覺(jué)狀態(tài)空間（VSS）模塊構(gòu)建編碼器-解碼器架構(gòu)，以提高模型提取多尺度信息和全局信息的能力。（剩余12676字）
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DepthMamba:多尺度VisionMamba架構(gòu)的單目深度估計(jì)
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