DAC是一个突破性的零样本度量深度估计框架，专门设计用于处理任意类型的相机（包括普通透视相机、鱼眼相机和全景相机）。其核心创新在于仅需在常规透视图像上训练，即可泛化至大视场角相机（如鱼眼180°、全景360°），无需针对特定相机采集训练数据。项目通过几何优化的训练框架，结合大规模数据集（室内67万图/室外13万图）训练，在鱼眼和全景测试集上delta-1准确率较前代模型提升最高达50%。
