본 발명은 미리 학습된 인공 신경망으로 구현되어, 스테레오 이미지의 2개의 이미지에 대해 신경망 연산을 수행하여 2개의 특징맵을 추출하는 특징 추출부 및 추출된 2개의 특징맵에서 서로 대응하는 픽셀의 위치 차이를 기반으로 디스패리티맵을 획득하는 디스패리티맵 획득부를 포함하되, 인공 신경망은 디스패리티맵과 진리 디스패리티맵에서 서로 대응하는 픽셀 사이의 픽셀값 차이가 기지정된 문턱값을 초과하는 픽셀들을 선택하는 포인트 선택맵이 생성되면, 디스패리티맵에서 포인트 선택맵에 의해 선택되는 픽셀의 픽셀값이 진리 디스패리티맵의 대응하는 픽셀의 픽셀값과 동일해지도록 하는 잔여 디스패리티를 신경망 연산으로 추정하며, 디스패리티맵의 대응하는 픽셀의 픽셀값에 추정된 잔여 디스패리티를 가산하여 획득되는 최종 디스패리티맵과 진리 디스패리티맵에서 포인트 선택맵에 의해 선택되는 픽셀 사이의 오차로 계산되는 포인트 손실에 기반하여 미리 학습되어 도메인에 강건하게 깊이를 추정할 수 있는 깊이 추정 장치 및 방법을 제공한다.