该文综述了基于法线估计与深度学习的深度优化方法，包括多视角法线联合学习、一致性损失细化、分段平面物理驱动框架、单目深度估计与补全、视差图去噪、立体匹配及RGB-D法向估计，在NYU、KITTI等数据集上优于现有技术。