1. Motivation 기존의 단안 카메라 기반 depth estimation 방법들은 테스트 시 한 장의 이미지만을 입력으로 받기 때문에 **시간적 의존성(temporal dependency)**을 본질적으로 무시한다. 그러나 실제 주행 환경에서는 카메라의 trajectory가 장면의 기하학과 높은 상관관계를 가지며, 이러한 시계열 정보를 활용하면 더 정확한 depth 추정이 가능하다. 이 논문은 ConvLSTM 기반의 recurrent network를 depth estimation에 최초로 적용하여 spatiotemporal 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 2. Related Work RGB 기반 depth 추정: 비용이 저렴하나 많은 데이터가 필요함 지도 학습은 GT도 함께 필요하고, SSL은 데이터가 많이 필요하며 성능이 제한적 LiDAR 기반 depth 추정: ...