具身智能(5)：fast-foundationstereo双目深度模型

张开发
• 2026/4/13 20:09:27 • 15 分钟阅读

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具身智能(5)：fast-foundationstereo双目深度模型
前言：Fast-FoundationStereo（CVPR 2026，NVIDIA）是实时、零样本泛化的双目立体匹配（深度估计）模型，核心是：保留 FoundationStereo 的强跨域泛化能力，但速度提升 10~24 倍，达到实时（≥30 FPS）。Fast-FoundationStereo = FoundationStereo 的实时压缩版。基础模型（FoundationStereo）：零样本泛化强（不用微调、直接跑新场景），但太慢（百 ms / 帧），无法机器人 / 自动驾驶实时部署。传统实时模型：快，但泛化差，换场景必须重新微调。Fast-FoundationStereo：第一次做到：零样本强泛化 + 实时速度。三大加速技术（分而治之）知识蒸馏（Knowledge Distillation）把大模型（教师）的单目 + 双目先验，压缩到轻量 CNN 学生网络（如 EdgeNeXt）。

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