Dự đoán độ sâu là thành phần quan trọng trong nghiên cứu xe tự hành. Các phương pháp hiện tại thường sử dụng ảnh ánh sáng khả kiến hoặc ảnh hồng ngoại riêng lẻ, dẫn đến hạn chế trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc môi trường phức tạp. IVFuseNet được đề xuất để khai thác thông tin bổ sung giữa hai loại ảnh. Mạng sử dụng bộ lọc ghép một phần để trích xuất đặc trưng chung, sau đó hợp nhất đặc trưng bằng trọng số học được từ dữ liệu. Cuối cùng, mạng tái tạo ảnh độ sâu có độ phân giải cao bằng khối tích chập dư dày đặc. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu NUST-SR cho thấy IVFuseNet đạt sai số bình phương trung bình thấp nhất (RMSE = 3.4513) và sai số tương đối trung bình thấp nhất (Rel = 0.1651), vượt trội so với các phương pháp khác.