私たちは、構造と意味の両方を活用した単眼非監督学習による奥行きと自己運動の推定手法を提案します。より具体的には、個々の物体の運動をモデル化し、その3次元運動ベクトルを奥行きと自己運動と共に学習します。特に、従来の手法では対応できなかった挑戦的な動的シーンにおいて、より正確な結果を得ています。これはCasserら[AAAI'19]の研究の拡張版です。コードとモデルはオープンソース化され、https://sites.google.com/corp/view/struct2depth で公開されています。