深度估计新突破，苹果开源DepthPro；LOTUS模型达到SoTA

深度估计已经成为计算机视觉中一个快速发展的领域，最近有两个项目值得关注：一个是苹果开源的 Depth Pro，基于 Transformer 架构单目深度估计模型，可在 0.3 秒内生成一张 225 万像素的深度图。

另一个是基于扩散模型的 LOTUS，在两个关键几何感知任务（即零样本深度和法线估计）中实现了 SoTA 性能，在复杂场景下表现突出，并且完整代码和模型全部开源。

深度估计的应用场景非常广泛，能用于各种需要理解图像深度的应用，像是自动驾驶汽车、虚拟现实、3D 建模等行业都需要该技术的参与。