本文提出了 GeoNet，这是一个基于联合无监督学习的框架，可用于从视频中估计单眼深度、光流和 Ego-motion。基于 3D 场景几何关系，由我们的框架以端到端的方式联合学习。实验结果表明，在 KITTI 驾驶数据集中，我们的方法在三个任务中均取得了最先进的成果，优于以前的无监督方法，并与受监督方法相当。

Mar, 2018

这篇论文提出了一种利用几何一致性作为监督信号的无监督学习框架，可以同时训练单视角深度预测和光流估计模型，在训练过程中，所有网络均进行联合优化，在测试时可以单独应用，实验证明该方法与现有的无监督方法相比具有竞争优势。

Sep, 2018

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

本文提出的单目场景流（Scene Flow）估计方法基于一个卷积神经网络（CNN），通过充分考虑光流代价体积，成功估算出深度和三维运动。我们采用了自监督学习方法，利用三维损失函数和遮挡推理来提高估计精度。实验结果表明，该方法在单目场景流估计领域取得了最佳性能，同时在光流和单目深度估计子任务上也获得了很好的结果。

Apr, 2020

本文介绍了一种名为 FG-Depth 的简单而有效的框架，通过利用预训练的 Flow-Net 的先验知识来引导优化，从而打破了无监督单眼深度估计的瓶颈，提出了流蒸馏损失和基于先验流的掩模来提高模型性能以及消除噪声，实验结果表明，该方法在 KITTI 和 NYU-Depth-v2 数据集上均达到了最领先的效果。

Jan, 2023

我们提出了一种全面的联合训练框架，该框架在单目相机设置中明确建模多个动态对象、自我运动和深度而不需要监督，并且具有高效的深度和运动估算，并通过实验证明了其优于现有深度和运动估算方法。

Dec, 2019

提出了一种基于事件相机的无监督学习框架，通过事件流中的运动信息来学习运动，该框架包含用于事件的输入表示、用于预测运动的神经网络、用于运动补偿的方法以及用于测量运动模糊的损失函数，并使用该框架训练了两个网络，一个用于预测光流，另一个用于预测自运动和深度。最后，使用 Multi Vehicle Stereo Event Camera 数据集进行了定量和定性结果的评估。

Dec, 2018

本文研究利用深度神经网络观看视频，通过利用立体视频中的几何规则共同解决深度和光流两个任务。实验证明，我们的结果明显优于其他现有算法。

Oct, 2018

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

本文提出一种方法，将深度学习光流和单目视差的预测与基于模型的优化过程相结合，用于瞬时相机姿态估计，并在 KITTI 数据集上展示了最新的结果

Dec, 2018