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近日，機器人領域的國際旗艦會議ICRA 2022 (IEEE International Conference on Robotics and Automation) 公布了論文錄用結果，計算機學院視覺機器人與智能技術實驗室的明安龍教授指導研究生在單目深度估計和道路分割方向的兩項研究成果被錄用為大會論文。兩篇論文的第一作者分別為三年級碩士研究生盛飛和三年級碩士研究生常逸聰，兩篇論文的共同第一作者為三年級博士生薛峰。

在第一篇錄用論文中，研究組發現單目深度估計的輕量級和非輕量級模型之間的性能差距主要表現為深度分布差異，提出深度矯正網絡-DANet，解決了輕量級深度估計模型的分布退化問題，進而同時達到低計算量與高精度。

圖1 單目深度估計——深度矯正網絡-DANet

在第二篇錄用論文中，針對道路分割網絡無法充分融合彩色和深度信息，研究組提出了不確定性感知的對稱網絡-USNet，顯式建模彩色和深度兩種模態信息的不確定性，并基于模態分類的不確定性，實現了可信多模態融合的道路分割，在不增加計算量的前提下，有效提升了道路分割的精確度與可信度。

圖2 道路分割——不確定性感知的對稱網絡-USNet

注：ICRA的全稱是IEEE International Conference on Robotics and Automation，即國際機器人技術與自動化會議，由機器人和自動化學會（IEEE Robotics and Automation Society, RAS）主辦，每年舉辦一次，是機器人技術領域最具影響力的頂級國際學術會議。