通过免训练自适应响应几何提高度量深度完成度

深度补全旨在从稀疏传感器测量中恢复密集的度量深度，越来越多地利用视觉基础模型作为几何先验。然而，将这些先验与真实的公制尺度对齐通常依赖于预定义坐标系中的严格仿射假设，从而留下系统校准误差。深度校准的线性取决于响应坐标。我们引入了自适应响应几何，这使得深度、对数深度或视差的固定选择成为图像级未知。连续响应族统一了这些坐标并定义了明确的深度相关增益。我们推导出响应梯度关系并估计度量空间中的响应参数。硬狄利克雷残差重建完成了先验校准。在故意不完整的度量观察下，免训练管道实现了宏观 AbsRel 0.0301 和宏观 NMed 14.04°，相对于 PriorDA、LDCM 和 Any2Full 改进了这两项总体指标。线性诊断检查所选响应如何改变深度关系及其度量误差。