一种深度估计方法及装置

本申请提供了一种深度估计方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。在执行所述方法时，先将待训练的图像数据输入教师模型中，得到教师深度图，后通过第一阶段和第二阶段对学生模型进行训练，在对学生模型训练的第一阶段，基于教师深度图，以待训练的图像数据为输入，得到学生模型的深度分布损失，在对学生模型训练的第二阶段，将待训练的图像数据和待训练的图像数据的前一帧图像数据作为输入，以构建光度一致性损失；光度一致化损失用于实现对深度估计的泛化监督，最后，在推理阶段，将目标图像数据输入学生模型，得到目标图像对应的深度图和深度概率分布。这样，可以提高深度估计的准确性。