本文提出了一种新的训练损失和网络架构，用于单张图像深度估计。在KITTI数据集上，该方法产生了最先进的结果。

本文介绍了深层光学的概念和解决单张图像深度估计问题的方法，通过光学和图像处理结合，使用编码式的散焦模糊作为深度线索。作者提出了几种光学编码策略，并在三个数据集上进行了评估。结果表明，自由镜面设计和单片透镜的色差可以显著改善深度估计性能。作者还在KITTI数据集上训练了物体检测网络，并表明为深度估计优化的镜头也导致改进了3D物体检测性能。