关于深度估计（depth estimation）技术及其应用的最新进展，结合要求中的相关内容，下面内容从挑战技术技巧应用场景三个方面进行综述：
一深度估计的挑战与前沿研究
1. 高分辨率与非朗伯表面难题
镜面反射和透明表面的深度估计是当前计算机视觉的核心挑战。NTIRE 2025挑战赛（CVPRW）专门针对这一难题设立了两个赛道：立体视觉和单目视觉深度估计。这类场景因光照反射透明材质导致的深度信息模糊等难题，传统传感器（如LiDAR）难以精准捕捉，深度进修模型需通过增强特征提取能力和多模态数据融合解决。
2. 模型优化与数据效率
工业场景中常面临缺陷样本少标注成本高的难题。研究表明，基于数据增强（如生成对抗网络）和轻量化模型（如单阶段目标检测算法YOLO优化）的技巧可提升小样本下的鲁棒性。混合模型（如CNN-GRU）在锂电池荷电情形估计中通过结合时序与空间特征，显著降低误差。
二关键技术技巧
1. 深度进修模型架构
2. 对抗环境下的优化技术
三应用场景与案例
1. 智能制造与工业检测
2. 自动驾驶与机器人导航
NTIRE挑战赛的成果可直接应用于自动驾驶的环境感知，尤其是在雨雪天或玻璃幕墙密集的城市环境中提升深度感知精度。
3. 光学与通信技术
四未来研究路线
1. 模型可解释性与安全性：需解决深度进修在临床军事等敏感领域的与监管难题。
2. 跨模态通用模型：探索大语言模型与视觉任务的深度融合，如文本引导的深度估计。
3. 边缘计算适配：轻量化模型（如MobileNet衍生产品）的优化以适应嵌入式设备实时处理需求。
引用文献
相关技术细节可参考下面内容研究：
如需特定领域的深入分析，可进一步探讨具体应用场景的技术细节。
