针对基于深度学习的无监督单目图像深度和位姿估计模型存在的问题，如训练约束条件单一，动态场景难以处理等，在最新模型UnDEMoN的基础上，通过引入视差上采样、深度一致性约束和多种掩模等优化措施，进一步优化了UnDEMoN模型。实验结果表明：提出的优化措施大幅提高了UnDEMoN模型的深度和位姿估计效果，验证了所引入优化措施的有效性。
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