연구진이 복잡한 주행 환경에 적합한 FlexDepth라는 새로운 자가 지도 단안 깊이 추정 모델 패밀리를 제안했어요. FlexDepth는 정적 배경과 동적 도로 객체에 대한 신뢰도를 독립적으로 평가하는 2단계 정적-동적 분리 학습 전략을 사용해요. Flex-Nano 모델은 0.7 GFLOPs의 낮은 연산량으로 37.6 FPS를 달성하며, 모바일 플랫폼에서도 실시간 인지가 가능해요.