本研究提出一种方法，利用单眼光度一致性为唯一的监督，联合训练深度、自我运动估计和物体相对于场景的稠密三维平移场的估计，通过已知 3D 平移场的稀疏性和对于刚性移动物体的恒定性进行正则化，有效提高了单眼深度预测模型的准确性。

Oct, 2020

本文提出了一种自监督学习框架，从视频中估算单个对象的运动和单眼深度，并将对象运动建模为六个自由度刚体变换；此外，该方法还使用实例分割掩码引入对象信息，并通过引入新的几何约束损失项消除运动预测的尺度歧义，实验结果表明，该框架在不需要外部注释的情况下处理数据并能够捕捉对象的运动，与自监督研究方法相比，在 3D 场景流预测方面有更好的表现，对动态区域的视差预测也有所贡献。

Dec, 2019

本文提出了一种无监督学习框架，通过使用视图合成作为监督信号，同时训练深度和相机位姿估计网络以完成从非结构化视频序列中的单目深度和相机运动估计的任务。经验评估表明，我们的方法具备与基于监督方法使用地面真值位姿或深度进行训练的方法相当的单目深度估计能力，并且在相似的输入设置下，姿态估计表现良好。

Apr, 2017

本研究提出了一种利用单目和立体相机视频中的连续帧进行深度估计的自监督联合学习框架，其中使用了隐式深度线索提取器来利用动态和静态线索产生有用的深度建议，并通过引入高维注意力模块来提取清晰的全局变换。实验证明，所提出的框架在 KITTI 和 Make3D 数据集上优于现有技术。

Jun, 2020

引入了一组时间一致性损失，用以减少自监督单目深度估计中尺度混淆和时间不一致性，提高深度和自我运动预测的基础性能。

Apr, 2023

本文提出了一种监督学习的、以单目摄像头为基础的端到端联合训练框架，该框架明确地建立了多个动态物体的 6-DoF 运动、自运动和景深，通过使用神经正向投影模块建立几何正确的投影流水线，在建模每个刚性物体的运动时突出了逆投影和正向投影之间的基本差异。通过使用任何现成的实例分割和光流模型，我们介绍了一种通用的自动注释方案来生成视频实例分割映射，这些映射将用作训练管道的输入。最后，我们使用 KITTI 和 Cityscapes 数据集进行了广泛的实验研究，证明了我们的框架优于现有的深度和运动估计方法。

Feb, 2021

该研究论文提出了一个自监督学习的方法，用于估计细节丰富的人体深度，并通过照片一致性损失以及 SMPL 模型和 3D 非刚性运动来解决非刚性运动问题，无需真实数据，更容易应用于实际数据集中，最终实验表明其性能表现优异。

May, 2020

本研究针对相对姿态在视觉测距和同时定位与地图构建中的重要性，介绍了一种基于自我监督学习的方法，同时优化相对姿态和目标图像深度，并通过引入在自我监督框架中被极线几何约束的匹配损失来弥合几何损失和光度损失之间的差距。在 KITTI 数据集上基于自适应估计运动的实验结果证实了该方法的效果优于现有的无监督自我运动估计方法。

Feb, 2019

提出了一种新颖的无监督学习深度和自我运动的方法，它主要基于对场景的推断 3D 几何形状进行对齐，并与基于光度学营养和有效性掩模的 2D 损失相结合，最终得出在 KITTI 数据集上的优越结果。

Feb, 2018

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