One Scene, Two Depths: Probing Geometric Ambiguity in Monocular Foundation Models

• 类型：arxiv
• 标识：2606.29600
• 链接：https://arxiv.org/abs/2606.29600
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：MultiDepth-3k (MD-3k), a sparse two-layer ordinal benchmark for measuring depth-layer preference and multi-layer spatial relationship accuracy (ML-SRA), is introduced and leading depth foundation models exhibit diverse layer preferences under standard RGB input, showing that the same layered geometry can be resolved differently across models.
• OpenAlex ID：W7166641234
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2606.29600
• DOI：10.48550/arxiv.2606.29600
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.29600
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：一个场景，两种深度：探究单目基础模型中的几何歧义
• TLDR中文：本文提出 MultiDepth-3k (MD-3k)，一个用于衡量深度层偏好与多层空间关系准确率 (ML-SRA) 的稀疏双层序数基准；领先的深度基础模型在标准 RGB 输入下表现出不同的层偏好，表明同一分层几何可在不同模型中被差异化地解析。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-06-30-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]