本文研究了混合数据深度预测训练中的位移不变重建损失，解决了未知深度偏移和相机焦距问题。提出了两阶段框架实现单目图像深度预测，并使用三维点云编码器预测深度偏移和焦距，恢复逼真的3D场景形状。通过图像级标准化回归损失和基于法向几何损失的方法，增强了深度预测模型。在9个不可见数据集上测试，取得了零样本数据集泛化的最新性能记录。