1.一种用于单目深度估计的细化蒸馏方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1）首先，通过有标注的高精度合成数据训练教师模型，该教师模型经过训练，用于估计整个图像的深度信息；

步骤2）采用教师模型输出的深度伪标签直接作为监督信号蒸馏学生模型；

步骤3）在此基础上，使用局部上下文蒸馏和跨上下文蒸馏的方法，通过提升教师模型对无标注数据的利用，在蒸馏过程中补充和强化局部区域的深度估计，从而提升模型的深度估计细节和精度；

所述步骤3）中，局部上下文蒸馏方法通过在教师和学生模型中分别输入图像的局部区域，生成局部深度图来进行监督，根据输入的原图，随机裁剪出一个局部区域，并将其分别输入到教师和学生模型中，通过教师模型预测出的深度伪标签来监督学生模型对该局部区域的深度估计；

所述步骤3）中，在跨上下文蒸馏中，教师助手会对原图进行多次裁剪，并分别为每个裁剪区域预测局部深度信息，同时，学生模型对整张图像进行全局深度预测；在训练过程中，教师助手生成的局部深度预测与学生模型的全局深度预测在重叠区域之间产生差异，这部分差异即为局部损失；通过计算这些局部损失，进一步细化学生模型在特定区域的深度预测，从而使得学生模型能够更加准确地捕捉到细节丰富的局部信息。

2.如权利要求1所述的一种用于单目深度估计的细化蒸馏方法，其特征在于，所述步骤

1）中，通过使用合成数据，能够获得大规模的、具有高质量标注的深度信息，合成数据来自于虚拟环境。

3.如权利要求1或2所述的一种用于单目深度估计的细化蒸馏方法，其特征在于，所述步骤2）中，首先，采用教师模型生成的深度伪标签，并将其应用于无标注的真实图像数据，所述深度伪标签在蒸馏过程中引导学生模型，从而让学生模型逐渐学会如何处理真实世界的数据。