यह शोधपत्र DFI-OmniStereo का प्रस्ताव करता है, जो सर्वदिशात्मक गहराई बोध के लिए एक नवीन विधि है। इसका उद्देश्य सर्वदिशात्मक कैमरों पर आधारित कम लागत वाले स्टीरियो गहराई अनुमान के माध्यम से उच्च-रिज़ॉल्यूशन गहराई मानचित्र तैयार करना है। मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए, हम एक पुनरावृत्त अनुकूलन-आधारित स्टीरियो मिलान संरचना के भीतर सापेक्ष एककोशिकीय गहराई अनुमान लगाने के लिए एक बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित आधार मॉडल का उपयोग करते हैं। विशेष रूप से, हम स्केल-इनवेरिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग करने के लिए दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति के माध्यम से सापेक्ष एककोशिकीय गहराई विशेषताओं का उपयोग करते हैं। वास्तविक-विश्व डेटासेट हेल्वीपैड पर, हम अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करते हैं, जो सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाली सर्वदिशात्मक स्टीरियो विधि की तुलना में असमानता MAE को लगभग 16% कम करता है।
