本研究提出了一种新框架，通过结合可见光与热成像，解决了深度估计中的像素级特征匹配问题，显著提高了在不同照明条件下的准确性。

PiPa++是一个无监督域自适应分割框架，通过比较的核心思想提高了分割准确度。该框架学习像素级特征并实现时间连续性。实验证明该方法有效且与其他UDA方法兼容。