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이 논문은 unsupervised한 방법으로 image depth를 구하는 모델을 학습시키는 방법이다. 학습에는 sequential한 이미지가 필요하고, 각 이미지의 pose를 이용해 한 이미지의 point들을 다른 이미지로 projection하고, projection된 위치의 점과 Intensity를 비교해 loss를 구한다. 여기서 pose도 model output이므로 gt없이 loss 계산이 가능해진다. Overview 조금 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같은 단계로 나누어 생각해 볼 수 있다. 1. $t$에서의 이미지 $I_{t}$를 depth CNN에 통과시켜 Depthmap $\hat{D_{t}}(p)$를 구한다.(Depth map은 모든 이미지 픽셀에 대한 depth를 가지고 있다.) 2...