Robbyant가 센서의 누락된 영역을 마스킹 신호로 활용하는 '센서 유효성 마스킹' 기법을 적용한 LingBot-Depth 2.0을 공개했어요.
새 버전은 인코더 초기화와 데이터 규모만 변경했으며, 인코더 초기화 연구에서 LingBot-Vision 초기화가 대부분의 벤치마크에서 우수한 성능을 보였어요.
Hammer 캡처에서 DINOv2가 여전히 우위를 점하고 있지만, 데이터 규모가 커질수록 성능 차이가 더 벌어지는 경향을 보였어요.
투명한 객체를 포함한 ClearGrasp 캡처에서 DIODE-Indoor의 RMSE가 1.0 버전보다 약 절반으로 감소하는 등 뛰어난 성능을 기록했어요.