本文介绍了一种基于无监督学习的多视图深度图像学习方法，强调多视图深度一致性以增强遮挡处理的鲁棒性。研究提出了GC-MVSNet和BlendedMVS等新方法和数据集，旨在提高深度预测的准确性和模型的泛化能力。实验结果表明，这些方法在多个基准数据集上表现优异。