単眼深度推定のための新規アルゴリズムを提案する。まず、畳み込みニューラルネットワークを用いて、複数スケールで領域間の相対深度および通常の深度を推定する。次に、2点間比較行列のランク1性を活用し、選択的に推定されたデータから相対深度マップを復元する。さらに、通常深度マップと相対深度マップを成分に分解し、最適に再結合することで最終的な深度マップを再構成する。実験結果から、提案手法が最先端の深度推定性能を達成することが示された。