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

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

提出 ManyDepth，一种自适应的、可以在测试时间利用序列信息的深度估计方法，通过深度自监督训练基于端到端代价体系积攒的方法，鼓励网络忽略不可靠的代价体以及针对静态相机场景的增强方案。实验证明此方法在 KITTI 和 Cityscapes 上表现优于其他单帧和多帧的自监督基线模型。

Apr, 2021

从单目视频序列中学习单张图像深度估计模型是一个非常具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种新颖的训练损失，使我们能够在训练过程中包含更多图像以进行监督。我们提出了一个简单而有效的模型来考虑帧与帧之间的像素运动。同时，我们还设计了一种新颖的网络架构来进行单张图像估计。当结合在一起时，我们的方法在自监督设置下，在 KITTI 数据集上产生了最先进的结果。

Oct, 2023

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

提出了一个新的自监督训练框架来充分利用单帧和多帧深度方法之间的相互影响，其中包括像素适应深度采样模块、最小重投影教师信号以及将单帧深度作为先验来进一步提高多帧深度估计性能。实验结果表明，该方法在自监督的单目设置中优于现有方法。

Apr, 2023

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

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

通过动态的运动流模块及深度感知模糊和成本体积稀疏损失，在自我监督多帧方法中解决了深度估计中的运动物体、光流和光度误差问题，并在实验中表现出超越其他方法的性能。

Mar, 2024