本发明公开一种基于无监督自适应网络的水下双目深度估计方法，属于图像处理与计算机立体视觉领域。本发明包括表观层的风格自适应子模块与语义层的特征自适应子模块。首先，本发明利用风格自适应子模块生成水下仿真数据，缓解水下真实环境标签数据匮乏的问题；同时将特征自适应子模块应用于深度估计骨干网络的训练，以克服仿真数据与真实水下数据之间域差异过大，无法直接迁移陆地场景深度估计模型的困难。通过将本发明所提出的自适应模块集成到现有的深度估计网络中，能够实现从水下数据的表观层到语义层的逐步自适应效果，进而从真实水下立体图像中推断高精度视差图。实验结果表明，与其他水下深度估计方法相比，本发明所提方法具有更好的性能。