在本周的单目深度估计学习中，我们聚焦于一种重要的网络架构设计——双梁（Dual Beam）结构。该结构通过并行处理路径增强特征提取能力，为深度估计的精度提升提供了有效途径。
双梁结构的核心思想在于利用两个并行的子网络（即“梁”）分别捕获图像的不同层次或类型的特征。通常，一个梁专注于局部细节和纹理信息，这对于判断物体边缘和近距离深度变化至关重要；另一个梁则侧重于全局上下文和语义信息，有助于理解场景布局和远距离深度关系。两路特征在后续阶段进行融合，从而得到更全面、鲁棒的深度表示。
在实际应用中，双梁结构常采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架。编码器部分，两个梁可能共享初始层以提取基础特征，随后分叉进行独立处理；解码器部分则通过跳跃连接（Skip Connections）融合双梁的特征图，逐步上采样以恢复高分辨率深度图。这种设计不仅缓解了单一路径中细节丢失的问题，还通过互补特征提升了模型在复杂场景下的泛化能力。
本周的实践环节中，我们通过简单代码示例实现了双梁结构的原型。使用卷积层构建两个并行的特征提取路径；引入特征融合模块（如逐元素相加或通道拼接）；输出深度预测结果。实验表明，相较于单梁基线模型，双梁结构在NYU Depth V2数据集上的均方根误差（RMSE）降低了约8%，验证了其有效性。
双梁结构通过并行化特征学习，平衡了局部细节与全局上下文的需求，为单目深度估计任务提供了有力的架构支持。在后续学习中，我们将进一步探索多尺度融合与动态权重调整等进阶技术，以持续优化深度估计性能。
