本文介绍了多种基于深度学习的相机位姿和深度估计方法，如NFlowNet和DFPNet。这些方法利用图像梯度、光流和学习的深度先验等技术，在不同数据集上展现了优越的性能，尤其在复杂条件下表现出良好的稳健性和泛化能力。