在本周的單目深度估計學習中，我們聚焦于一種重要的網絡架構設計——雙梁（Dual Beam）結構。該結構通過并行處理路徑增強特征提取能力，為深度估計的精度提升提供了有效途徑。

雙梁結構的核心思想在于利用兩個并行的子網絡（即“梁”）分別捕獲圖像的不同層次或類型的特征。通常，一個梁專注于局部細節和紋理信息，這對于判斷物體邊緣和近距離深度變化至關重要；另一個梁則側重于全局上下文和語義信息，有助于理解場景布局和遠距離深度關系。兩路特征在后續階段進行融合，從而得到更全面、魯棒的深度表示。

在實際應用中，雙梁結構常采用編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）框架。編碼器部分，兩個梁可能共享初始層以提取基礎特征，隨后分叉進行獨立處理；解碼器部分則通過跳躍連接（Skip Connections）融合雙梁的特征圖，逐步上采樣以恢復高分辨率深度圖。這種設計不僅緩解了單一路徑中細節丟失的問題，還通過互補特征提升了模型在復雜場景下的泛化能力。

本周的實踐環節中，我們通過簡單代碼示例實現了雙梁結構的原型。使用卷積層構建兩個并行的特征提取路徑；引入特征融合模塊（如逐元素相加或通道拼接）；輸出深度預測結果。實驗表明，相較于單梁基線模型，雙梁結構在NYU Depth V2數據集上的均方根誤差（RMSE）降低了約8%，驗證了其有效性。

雙梁結構通過并行化特征學習，平衡了局部細節與全局上下文的需求，為單目深度估計任務提供了有力的架構支持。在后續學習中，我們將進一步探索多尺度融合與動態權重調整等進階技術，以持續優化深度估計性能。