[논문리뷰] Any to Full: Prompting Depth Anything for Depth Completion in One Stage본 논문은 기존의 RGBD 융합 기반 깊이 완성(Depth Completion) 방법론들이 겪는 도메인 특이성 및 깊이 패턴 민감성 문제를 해결하고, 이단계 MDE 통합 접근 방식의 계산 오버헤드와 구조적 왜곡을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Depth Completion#Monocular Depth Estimation (MDE)#Prompt Learning#Domain Generalization#Pattern Agnostic#One-stage Learning#Robotic Perception#Scale Consistency2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중