**MaSS 框架：通过场景结构判别实现自监督深度学习的可扩展性**

_Learning to Discriminate Scene Structures Makes Self-Supervised Depth Learning Scalable_

> 针对自监督单目深度估计在跨域数据上性能下降的问题，研究提出了 MaSS 框架。该框架通过引入独立的结构表示路径和场景结构判别目标，有效解耦了结构特征与上下文特征，从而解决了跨域优化冲突。实验表明，MaSS 在多个数据集上均优于现有方法，并展现出卓越的零样本泛化能力。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-20 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.23600)