本文探讨了单目深度估计的最新进展，提出了半监督学习、数据增强和可学习提示等方法，显著提升了模型性能。研究表明，结合自然语言指导可以改善深度估计，但在鲁棒性和泛化性方面仍面临挑战。

该文介绍了一种通过少样本学习方法来适应视觉语言模型进行单目深度估计的方法，并通过引入可学习的提示来改善性能。实验证明该方法在 MARE 方面的性能超过了之前的最先进方法 10.6%。