该研究通过利用垂直方向解决了曼哈顿框架和未知焦距的估计问题。提出了两个新的2线解算器，其中一个避免了现有解算器的奇异性，并设计了新的非最小方法提升局部优化性能。实验显示，该方法在合成和实际数据集上更准确，运行时间可比，适用于相对旋转估计。

该研究通过先验的垂直方向解决了曼哈顿框架和相机未知焦距的问题，并提出了两个新的2线解算器和一种新的非最小方法来增强局部优化性能。实验证明该方法在准确性和运行时间方面优于最先进技术，并证明了解算器在相对旋转估计中的适用性。

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。

该研究通过先验的垂直方向解决了曼哈顿框架和相机未知焦距的问题，并提出了两个新的解算器和一种新的非最小方法来增强局部优化性能。实验证明该方法在准确性和运行时间方面优于最先进技术。