该研究利用对抗训练方法实现单目深度估计，通过引入上下文感知的非局部损失函数，将深度值的预测作为一个整体进行惩罚，具有较好的性能表现。

Aug, 2018

使用基于学生 - 教师策略、数据集成和立体信心引导回归损失的方法，可以提高单目深度估计的精度，并用于高级视觉任务，如室外场景的驾驶情境等。

Apr, 2019

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

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

本文提出了一种基于对抗学习框架的无监督深度学习方法，用于预测深度图，通过学习预测校准立体相机设置下两个图像视图之间的对应场，提出了一个有两个生成子网络的架构，它们通过对抗训练共同用于重建视差图并相互约束和监督。实验结果表明，该模型可以有效地解决深度估计任务。

Jul, 2018

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。

Aug, 2018

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

本文介绍了一种无监督领域适应技术，它仅依赖于图像对，并利用经典的立体算法生成视差测量，旨在 fine-tune 立体和单眼深度架构，通过一种新颖的置信度引导损失函数来处理以测量出视差值，并且该方法不需要基础真实标签，实验证明其效果优于其他同类无监督损失函数。

Sep, 2019

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。

Aug, 2019

本研究探讨了将对抗性训练应用于单目深度估计任务中的益处，并扩展了自监督网络以成为生成对抗网络（GAN）来实现全局一致性。通过对不同像素级重构损失结合 Vanilla GAN， LSGAN 和 Wasserstein GAN 等进行广泛的实验评估，得出当重构损失不太受限制时，对抗训练是有益的结论，并证明在使用批量归一化时，无需使用 GAN 的非对抗性训练法表现优异。因此，我们采用批量规范化和不同的输出比例，获得了最新的单目深度估计结果。

Oct, 2019