该研究提出了一种通用的单目深度估计模型，能够在多种任务中实现高精度结果。通过多目标学习和不同数据集的结合，显著提高了训练效果，并探讨了恶劣条件下的深度估计不可靠性，提出了有效解决方案。实验结果显示，该方法在多个公共数据集上优于现有技术。