本文提出了一种半监督对抗学习框架来解决当仅有有限数量的训练图像 - 深度对时，单目深度估计的问题，并在 NYUD v2 数据集上改进了大部分最先进的模型。
Aug, 2019
本文提出了一种使用立体匹配网络作为代理从合成数据中学习深度并使用预测的立体视差图来监督单目深度估计网络的方法，并提出了不同的策略以确保学习到的深度感知能力在不同领域之间得到很好的转移。通过大量实验证明了该方法在 KITTI 数据集上具有最先进的单目深度估计结果。
Aug, 2018
通过语义监督训练单张图像深度预测模型，进一步应用 LiDAR 导出的深度图纠正误差，提出了具有左右一致性损失函数的深度神经网络，着重于强调半监督训练方法的重要性和正确使用 LiDAR 测量数据的技术。
May, 2019
该论文提出了一种可以使用无标注数据进行训练的，基于三目摄像机的深度估计方法，其在 KITTI 数据集上取得了比其他基于双目摄像机以及其他线索的方法更好的性能。
在自动驾驶车辆的背景下，本文重新审视视觉深度估计问题。我们提出了一种新颖的半监督学习方法来训练深度立体神经网络，并提出了一种包含机器学习的 argmax 层和定制运行时的体系结构，可在嵌入式 GPU 上运行一个较小版本的我们的 Stereo DNN。在 KITTI 2015 立体数据集上展示了有竞争力的结果。
Mar, 2018
本文提出了一种半监督学习的深度学习方法，通过稀疏的真实深度数据和直接图像对齐误差来学习单目图像深度地图的预测，实验结果表现出一定的优越性。
Feb, 2017
本研究提出一种基于卷积神经网络的单张图像深度估计方法，使用更容易获取的双目立体视觉图像替代需要大量对应地面真实深度数据的监督式回归训练，通过利用同一场景下两个视点的对极约束，生成视差图，并利用一种新的训练目标函数，结合左右两张图像的视差图像互相匹配和校准，提高了深度估计的性能表现，从而实现了在 KITTI 数据集上的单张图像深度估计的最新领先水平，甚至超过了基于真实深度训练的监督式方法。
Sep, 2016
该论文提出了一种自监督学习的方法，利用几何先验和自编码器来提高单目深度估计的效果，实验结果表明该方法在 KITTI 数据集上的表现优于现有方法，适用于高性能 GPU 和嵌入式设备。
该研究介绍了一种基于单目深度估计，使用错误匹配视差地图训练立体匹配网络的方法，无需真实深度或手动设计人工数据即可将任何 RGB 图像列表转换为立体训练数据，并在 KITTI、ETH3D 和 Middlebury 等数据集上表现出色。
Aug, 2020
该研究对基于深度学习的单张图像深度估计方法进行了调研，总结了常用的数据集、评价指标和不同的训练方式，并讨论了未来研究中的挑战和方向。
Mar, 2020