用于单目深度估计的高分辨率合成 RGB-D 数据集（英文版）

英文标题：High-Resolution Synthetic RGB-D Datasets for Monocular Depth Estimation中文摘要：本文使用 Grand Theft Auto (GTA-V) 生成高分辨率的合成深度数据集 (HRSD)，包含 100,000 张彩色图像和相应的密集地面真实深度图，实验结果表明，使用此数据集训练的 DPT 算法在不同场景下的深度估计精度提高了 9％，进一步利用特征提取模块和注意力损失，可以将准确度提高 15％。英文摘要：Accurate depth maps are essential in various applications, such as autonomousdriving, scene reconstruction, point-cloud creation, etc. However,monocular-depth estimation (MDE) algorithms often fail to provide enoughtexture & sharpness, and also are inconsist