单目深度估计是指通过一个摄像头拍摄的二维图像来推断场景的三维几何结构，即深度信息，这对于理解三维场景和执行机器人任务（如导航、三维重建、同时定位与构图SLAM等）至关重要。当前，深度学习技术，尤其是深度卷积神经网络，在单目深度估计方面取得了显著的进展。
由于获取与真实世界对应的深度标注数据相当困难，传统的有监督学习方法无法充分利用大量的未标注图像。为了解决这个问题，研究者们开始探索无监督学习方法，其核心思想是通过比较不同视角下同一场景的图像来推断深度信息。无监督学习方法的一大挑战是学习得到的深度图往往存在边界模糊的问题，即深度图中的边界不清楚，细节缺失。
针对无监督单目深度估计的边界模糊问题，本文提出了一种结合双重注意力模块的网络架构。该网络架构能够有效利用图像的远程上下文信息，以解决深度估计中的边界模糊问题。这里提出的双重注意力模块分为位置注意力模块和通道注意力模块，它们可以共同作用于深度估计网络，捕捉到图像中的细节信息，从而提高深度图的细节表现。
模型框架主要包括深度估计网络和位姿估计网络，二者同步工作，训练过程中不仅能够估计出深度信息，还能同时进行相机位姿变换的估计。模型的训练基于视图合成的无监督方法，这一方法不需要真实世界中的深度标签，而是通过利用从不同角度拍摄的同一场景的图像对进行训练，使模型学会从像素间的关系中推断深度信息。
在实验中，作者采用了KITTI数据集和Make3D数据集进行测试。KITTI数据集是一个广泛使用的道路环境图像数据集，主要用于自动驾驶相关的任务，包括深度估计。Make3D数据集则包含了从不同视角拍摄的多幅图片，这些图片来自不同的真实场景。实验结果显示，作者提出的方法能够有效地提高单目深度估计的精度，并解决深度估计中出现的边界模糊问题。
在深度学习领域，注意力机制是一种重要的技术手段，它允许模型在处理信息时更加聚焦于图像的特定部分。位置注意力模块使得模型能够捕捉到特征图中不同空间位置的重要性，而通道注意力模块则强调了不同特征通道的重要程度。这种双重注意力模块综合了位置和通道两个维度的信息，使得模型在进行深度估计时能够更加细致地考虑图像内容的全局信息，从而产生更精细的深度图。
文章中的研究为无监督单目深度估计领域带来了新的思路和技术手段，使得在缺少真实深度标注数据的情况下，依然能够训练出性能优秀的深度估计模型。随着深度学习技术的持续进步和更多相关数据集的出现，未来的研究将有望在精度和效率上取得更大的突破，进一步推动机器人技术和计算机视觉等领域的应用发展。
