本研究探讨了单目深度估计中的不确定性量化问题，提出将五种不确定性量化方法与DepthAnythingV2模型结合。通过高斯负对数似然损失微调，研究实现了在保持预测性能的同时，提供可靠的不确定性估计，为机器视觉系统的安全应用奠定基础。