MonoPP：基于平面视差几何的汽车应用中度量缩放自监督单目深度估计

本文研究了自监督单目深度估计（MDE）中缺乏深度尺度信息的问题，提出了一种仅需单目视频数据和相机安装位置的新型度量缩放MDE模型。该方法利用平面视差几何重建场景结构，并在KITTI基准测试中实现了最先进的度量缩放深度预测效果，特别是在复杂的Cityscapes数据集上展现了其有效性和多样性。