[论文翻译]Distill Any Depth: 蒸馏打造更强大的单目深度估计器

零样本单目深度估计 (MDE) 的最新进展通过归一化深度表示统一深度分布，并利用伪标签蒸馏处理大规模无标注数据，显著提升了泛化能力。然而，依赖全局深度归一化的现有方法平等对待所有深度值，可能放大伪标签中的噪声并降低蒸馏效果。本文系统分析了伪标签蒸馏中的深度归一化策略，研究表明：在当前蒸馏范式（如共享上下文蒸馏）下，归一化并非必需——省略归一化反而能缓解噪声监督的影响。此外，我们不仅关注深度信息的表示方式，还提出跨上下文蒸馏方法，整合全局与局部深度线索以提升伪标签质量。同时引入辅助引导蒸馏策略，融合基于扩散的教师模型提供的互补深度先验，增强监督多样性与鲁棒性。在基准数据集上的大量实验表明，我们的方法在定量与定性评估中均显著优于现有最优方法。