通过利用单视角自监督信号，我们提出了一种单视角自监督方法，它在没有深度基准数据的情况下达到了与监督学习方法类似的性能。
Aug, 2023
通过联合优化图像生成和深度估计的框架，我们的方法在无视角预测的任务上取得了较高的生成图像质量和更准确的目标视角深度。
本文提出了一种基于自编码器的无监督深度卷积神经网络学习框架，通过训练不需要预训练或注释的神经网络，为单视图深度预测提供了一种新的方法。
Mar, 2016
使用深度焦点提示为基础，基于点扩散函数卷积层的无监督学习深度估计方法能在多个数据集上优于其他无监督方法和与 KITTI 和 Make3D 数据集中的监督方法效果相当，并且与数据集无关.
Jan, 2020
本文提出的自监督方法能够在 KITTI 数据集上以最先进的精度预测深度图，并且能够用于在训练过程中估计深度图的不确定性。
May, 2020
本文介绍了一种新方法，可将任何现成的自我监督的单目深度重建系统扩展到在测试时使用多个图像。该方法利用自我监督来提高多个视图可用时深度重建的准确性，在 KITTI 基准测试中，我们的自我监督方法在常见的三种设置（单目、立体和单目 + 立体）下平均减少绝对误差 25％，并在准确性上接近完全受监督的最先进方法。
Apr, 2020
本篇论文提出了一种基于子像素卷积层和翻转增强层的高分辨率自监督单目深度估计方法，在公共 KITTI 基准测试中取得了目前最好表现。
Oct, 2018
该研究针对单目深度估计的自监督学习方法，在不需要昂贵激光扫描或其他基础数据的情况下，使用 Depth Hints 通过加入来自简单立体算法的参考感知补充了光度学重投影代价函数，从而提高训练深度估计网络时的深度预测精度，该方法取得了在 KITTI 数据集上的最优预测效果。
Sep, 2019
本文介紹了一種自監督學習的深度估計方法，在使用合成數據和真實數據訓練的同時，利用幾何、時間和語義約束，實現了單目視頻深度估計的新的最先進技術，相較其他自監督和合成方法提高了 15% 到 10% 不等。
Jul, 2020
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