التنبؤ بالعمق الأحادي العين يلعب دورًا مهمًا في فهم هندسة المشهد ثلاثي الأبعاد. رغم أن الطرق الحديثة حققت تقدمًا ملحوظًا في مقاييس التقييم مثل الخطأ النسبي البكسل بيكسل، فإن معظم هذه الطرق تتجاهل قيود الهندسة في الفضاء ثلاثي الأبعاد. في هذا العمل، نوضح أهمية قيود الهندسة ثلاثية الأبعاد من الرتبة العليا للتنبؤ بالعمق. من خلال تصميم حد خسارة يفرض نوعًا واحدًا بسيطًا من القيود الهندسية، ألا وهو اتجاهات الطبيعية الافتراضية المحددة بواسطة ثلاثة نقاط تم اختيارها عشوائيًا في الفضاء ثلاثي الأبعاد المُعاد بناؤه، يمكننا تحسين دقة التنبؤ بالعمق بشكل كبير. وبشكل ملحوظ، فإن نتيجة هذا التنبؤ الدقيق بالعمق هي أنه أصبح بإمكاننا الآن استعادة الهياكل ثلاثية الأبعاد للمشهد مثل السحابة النقطية واتجاه السطح الطبيعي مباشرة من العمق، مما يُلغي الحاجة إلى تدريب نماذج جزئية جديدة كما كان يحدث سابقًا. تُظهر التجارب على معياري الأداء NYU Depth-V2 و KITTI فعالية طريقتنا وأدائها المتقدم على مستوى الحالة الحاضرة للتقنية (state-of-the-art).