arXiv ID:
2601.22054
arXiv 提交日期: 2026-01-29
MetricAnything:利用噪声异构数据源扩展度量深度预训练 / MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为MetricAnything的通用预训练框架,它能够利用大量来源各异、带有噪声的3D数据来学习度量深度信息,从而首次证明了度量深度估计任务也能像其他视觉基础模型一样受益于数据规模扩展定律,并显著提升了模型在多种下游任务(如深度补全、3D重建和空间智能理解)上的性能。