複数の空中画像間での同型変換推定は、協調的な自律探査や監視における相対姿勢推定を提供することができます。ロボットシステムでの使用には、高速かつ堅牢な同型変換推定アルゴリズムが必要です。本研究では、深層畳み込みニューラルネットワーク（Deep Convolutional Neural Network）を用いて平面同型変換を推定するための教師なし学習アルゴリズムを提案します。提案されたアルゴリズムは、従来の特徴量ベースの方法や直接法、および対応する教師あり学習アルゴリズムと比較しました。我々の経験的結果は、従来の手法と比較して、教師なしアルゴリズムがより速い推論速度を達成し、明るさ変化に対する同等または優れた精度と堅牢性を維持することを示しています。さらに、合成データセットと実際の代表的な空中データセットの両方において、我々の教師なし方法は教師あり深層学習方法よりも優れた適応性と性能を持つことが確認されました。