浙江工业大学推出Distill-Any-Depth项目，通过蒸馏算法整合多个模型，仅需2万张无标签图像即可实现高精度的单目深度估计，显著降低数据标注成本，广泛应用于自动驾驶等领域。

本研究提出WIND框架，以解决迭代最佳-N蒸馏算法的高成本问题，实验结果表明其在计算速度和样本效率上优于现有方法。