标题：浙大彭思达团队 × 理想研究：突破高分辨率深度细节缺失瓶颈 正文： 在单目深度估计领域，高分辨率输出已成为趋势，但实际应用中仍面临诸多问题。例如，在三维重建和自动驾驶等任务中，物体边缘模糊、细小结构丢失等问题依然存在。这些问题源于现有方法通常在固定分辨率下预测深度，再通过插值放大结果，导致...

标题：浙江大学研究员彭思达：底层空间感知技术如何助力机器人训练？｜GAIR 2025 正文：在“世界模型”分论坛上，浙江大学研究员彭思达发表了《面向具身智能的通用空间感知技术》的主题演讲，分享了其团队在赋予机器人通用感知能力方面的最新进展。彭思达是浙江大学软件学院“百人计划”研究员，专注于三维计...

标题：透明物体也能被机器人抓起来了，单目的那种 | ICRA 2025 让机器人精准抓起透明物体的难题被解决了，仅靠一张图、单目的方法即可实现。这项由地瓜机器人和中科院自动化所共同提出的新研究——MODEST，是一个针对透明物体的单目深度估计和语义分割的多任务框架。 MODEST算法作为通用抓取模型...

苹果公司人工智能研究团队近期发布了一款名为Depth Pro的全新模型，这款模型能在短时间内从单张2D图像中生成详细的3D深度图像，标志着单目深度估计领域的一大进步。Depth Pro不仅速度快至0.3秒，且准确性高，优于当前同类系统，尤其在捕捉细微细节如皮毛和鸟笼线条方面表现出色。这项突破性技术绕...