本文探讨了单目深度估计在计算机视觉中的重要性，通过使用卷积神经网络（CNN）来推断场景物体的距离。提供了一个简单的CNN模型示例代码，但强调在实际应用中需训练模型并考虑数据集、损失函数等因素。同时提到了其他如结构光、双目视觉的深度估计方法。
单目深度估计的实现及编程
单目深度估计是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在通过使用单个摄像头来估计场景中物体的距离信息。本文将介绍如何实现单目深度估计，并提供相应的源代码。
在进行单目深度估计时，我们可以利用摄像头采集到的图像信息和一些计算机视觉算法来推断出物体的距离。其中，一个常用的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行深度估计。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用CNN来实现单目深度估计：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义单目深度估计网络模型
class DepthEstimationModel(nn.Module):
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