本文提出了一种新的稳定对抗训练框架SCAT，以提高自监督单目深度估计模型的泛化能力。通过对抗数据增强和优化网络结构，实验结果表明该方法在五个基准测试中表现优异，显著提升了自监督深度估计的性能。

Improving Domain Generalization in Self-Supervised Monocular Depth Estimation via Stabilized Adversarial Training
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