仅需8张4090！影石Insta360开源DA360，低成本刷新全景深度估计SOTA

背景：全景图像在机器人导航、自动驾驶和AR/VR应用中至关重要，但现有全景深度估计方法主要针对特定室内数据集，在复杂多变的真实室外开放世界中泛化能力严重不足，且存在尺度不一致问题。研究目的：Insta360 Research团队旨在将透视基础模型（如Depth Anything V2）的强大零样本泛化能力高效迁移到全景领域，开发一个能直接输出尺度一致、几何准确深度图的全景深度估计模型。结论：提出的DA360模型通过创新的平移参数学习模块和环形填充技术，结合在视差空间监督的稳定策略，成功解决了零样本泛化不足和尺度不一致两大难题。该模型在标准室内外基准测试中全面超越现有方法，且训练仅需8张RTX 4090显卡，效率极高。团队同时开源了大规模真实城市室外全景深度基准Metropolis，推动了该领域的发展。