본 논문에서는 기존 최첨단 비전 인코더가 지원하지 않는 일반화된 메트릭 깊이 이해를 해결하기 위해, 사전 훈련된 RGB 인코더에 메트릭 깊이를 통합하고 정렬하는 자기 지도 학습 방식인 Vanishing Depth를 제안합니다. 새로운 위치 깊이 인코딩을 기반으로 안정적인 깊이 밀도와 깊이 분포 불변 특징 추출을 가능하게 합니다. 인코더 미세 조정 없이 다양한 RGBD 하위 작업에서 성능 향상과 최고 성능을 달성합니다. SUN-RGBD 분할에서 56.05 mIoU, Void의 깊이 완성에서 88.3 RMSE, NYUv2 장면 분류에서 83.8 상위 1 정확도를 달성했으며, 6D 객체 자세 추정에서 DinoV2, EVA-02, Omnivore보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
