通过一种自监督学习框架，提出一种基于动态关注模块的两阶段投影管道，以明确解耦相机自我运动和物体运动，并提出了一种基于对比采样一致性的物体运动场估计方法，该方法在自监督单目深度估计、物体运动分割、单目场景流估计和视觉里程表任务上均优于现有的最先进算法。

Oct, 2021

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

本研究提出了一种基于深度学习的深度估计方法，通过将光流信息与深度估计相结合，在预测不同运动情况下的深度时减小像素包裹误差和光学向量，利用自我监督深度估计方法对不同运动区域进行独立估计并组合为完整的深度，能够比 KITTI Depth 数据集上的现有深度估计器表现更好，同时在 KITTI Flow 2015 数据集上也达到了竞争性的光流性能。

Sep, 2023

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

利用自我监督训练框架，将静态和动态区域的图像深度估计分离，通过伪深度标签改善动态场景的深度估计性能。

Apr, 2024

本篇论文提出了一个基于多帧深度估计的框架，使用连续的多帧约束不断优化单目深度估计，利用贝叶斯融合层进行多帧深度估计的迭代，同时不需要深度监督训练。实验结果表明，该方法在 KITTI 基准测试中，相较于单个帧或多个帧的无监督方法，取得了更好的性能。

May, 2023

本文介绍了一种通过自监督学习获得单目序列深度和姿态的方法，该方法不需要基础数据的支持，增加了更强的几何量和时间图像序列内部一致性的约束条件，能够显著提高单目图像序列深度和相对姿态估计的性能。

Sep, 2019

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

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

这篇论文提出了一种自动学习的多帧单目深度预测方法 DynamicDepth，通过自补丁一致性学习方案训练一个新的框架，其中进行了动态物体运动分离来解决匹配问题，并设计了新型的遮挡感知代价卷积和复投影代价来减轻物体运动对遮挡的影响，实验证明该方法在动态物体方面显著优于现有的单目深度预测方法。

Mar, 2022