通过利用语义标记的图像和通过图像变形获得的无监督信号来联合学习语义分割和深度估计，提出了一种半监督的深度估计方法，结果表明在 KITTI 数据集上超过了单目深度估计的先进方法。

Oct, 2018

本文提出了一种新的端到端模型，以 RGB 和稀疏深度为输入，联合执行语义分割和深度完成，通过实验表明将语义分割和深度完成结合在一个多任务网络中可以有效提高每个任务的性能。

Sep, 2022

CTA-Depth 是一种用于多帧单目深度估计的网络，其采用多层关注增强模块与上下文感知时间关注 (CTA) 调整深度和姿态优化过程，以捕捉全局时间上下文关联并保持运动物体特征的一致性和估计完整性。特别地，该方法采用 LGE 模块来产生长程时间几何先验，并在三个基准数据集上取得了显着的改进。

May, 2023

提出 ManyDepth，一种自适应的、可以在测试时间利用序列信息的深度估计方法，通过深度自监督训练基于端到端代价体系积攒的方法，鼓励网络忽略不可靠的代价体以及针对静态相机场景的增强方案。实验证明此方法在 KITTI 和 Cityscapes 上表现优于其他单帧和多帧的自监督基线模型。

Apr, 2021

本文提出了一种基于深度学习网络、自我监督和知识蒸馏的训练协议，能够同时学习单目摄像机所需的几何、运动和语义信息，从而实现对整个场景的全面识别。实验结果表明，该框架不仅在单目深度估计、光流和运动分割等任务中取得了最先进的性能表现，并且能够在高性能 GPU 和低功耗嵌入式平台上实现高效的应用。

Mar, 2020

本文提出了一种单目深度估计器 SC-Depth，它只需要使用未标记的视频进行训练，并能在推理时实现尺度一致的预测。我们的贡献包括：(i) 我们提出了一种几何一致性损失，惩罚相邻视角之间预测深度的不一致性；(ii) 我们提出了自动定位违反基本静态场景假设并在训练过程中引起噪声信号的移动对象的自我发现掩码；(iii) 我们通过详细的消融研究证明了每个组件的功效，并展示了在 KITTI 和 NYUv2 数据集中高质量的深度估计结果。此外，由于具有尺度一致性预测的能力，我们展示了我们训练的单目深层网络可以轻松地集成到 ORB-SLAM2 系统中以实现更强大和准确的跟踪。提出的混合 Pseudo-RGBD SLAM 在 KITTI 中具有很强的性能，并且在没有额外训练的情况下很好地推广到 KAIST 数据集。最后，我们提供了几个演示以进行定性评估。

May, 2021

利用无监督学习深度、自我运动和相机内在参数，通过在视频帧之间施加三维几何和时间一致性，从而提高单图像语义分割性能。

Apr, 2020

本文提出了一种针对多视角深度估计的新方法，使用 Epipolar 时空变换器和混合专家模型，实现与 SOTA 方法相比更高的估计精度和速度。

Nov, 2020

本文针对自主行驶场景下的语义分割问题进行了调研，从模型开发、RGB-D 数据集集成、时域信息模型三个方面讨论了目前最相关和最新的深度学习方法，旨在为读者提供关于这一激动人心和具有挑战性的研究领域的最新进展。

Mar, 2023

通过混合数据集训练模型，预测几何保持的深度，并通过渲染重建场景的新视图以及设计损失函数，促进不同视角下深度估计的一致性，实现了对领域特定尺度和平移系数的自主恢复，优于现有最先进方法的多个基准数据集。

Sep, 2023