攻克野表“盲区”：在深海、冰川、农业等低纹理、不足尺度信息的野表无结构环境中 ，纯视觉单目深度估计往往失效。本文提出了一种全新的深度补全（Depth Completion）模型 ，仅利用极端稀少的深度丈量点（如低成本雷达 ，每帧仅10个点级别） ，就能预测出高精度的密集怀抱深度。
第四通路融合架构：基于SOTA的单目深度估计模型 Depth Anything V2 (DAV2) ，创新性地批改了编码器层 ，引入了暗示稀少深度丈量的“第四输入通路”。该架构既保留了原模型壮大的泛化能力 ，又成功注入了绝对尺度信息。
针对野表场景的合成数据管线：针对真实野表深度数据集匮乏的问题 ，利用无人机图像结合活动复原结构（SfM）天生带有纹理的3D网格 ，再通过Blender渲染多视角图像和深度真值 ，天生了专门针对野表环境的高质量合成训练集 ，极大降低了数据采集成本。
(a)工业厂房、农田、冰川、压载舱和水下峡湾等五个未见过的复杂野表场景输入 ，图中的蓝色方块代表每帧极少数的稀少深度丈量值（如由低成本雷达或特点点追踪获�。�；(b)模型仅利用这些极稀少提醒作为疏导 ，即可在不足绝对尺度和低纹理的恶劣前提下 ，成功预测并输出高精度的密集怀抱深度图。
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