提出SPAD噪声门控注意力深度估计框架HSN

Yiquan Gao 等人提出面向室内场景的轻量级测试时门控注意力框架 HSN，将 SPAD 传感器的原生噪声视为隐含环境特征的信息先验，而非需要去除的伪影。该框架结合 1D SPAD 直方图与 Gate Adapters，经三个优化阶段在推理时生成通道级门控注意力向量，动态调整编码器特征图，以较低计算开销应对尺度歧义与边界问题。 论文称其在真实室内基准上取得 SOTA 度量深度精度，零样本泛化表现更突出，代码将公开。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。