def METHOD_NAME(self, input_equi_image, input_cube_image):
    # euqi image encoding
    if self.num_layers < 18:
        equi_enc_feat0, equi_enc_feat1, equi_enc_feat2, equi_enc_feat3, equi_enc_feat4 \
            = self.equi_encoder(input_equi_image)
    else:
        x = self.equi_encoder.conv1(input_equi_image)
        x = self.equi_encoder.relu(self.equi_encoder.bn1(x))
        equi_enc_feat0 = x
        x = self.equi_encoder.maxpool(x)
        equi_enc_feat1 = self.equi_encoder.layer1(x)
        equi_enc_feat2 = self.equi_encoder.layer2(equi_enc_feat1)
        equi_enc_feat3 = self.equi_encoder.layer3(equi_enc_feat2)
        equi_enc_feat4 = self.equi_encoder.layer4(equi_enc_feat3)
    # euqi image decoding
    outputs = {}
    equi_x = equi_enc_feat4
    equi_x = upsample(self.equi_dec_convs['upconv_5'](equi_x))
    equi_x = torch.cat([equi_x, equi_enc_feat3], 1)
    equi_x = self.equi_dec_convs['deconv_4'](equi_x)
    equi_x = upsample(self.equi_dec_convs['upconv_4'](equi_x))
    equi_x = torch.cat([equi_x, equi_enc_feat2], 1)
    equi_x = self.equi_dec_convs['deconv_3'](equi_x)
    equi_x = upsample(self.equi_dec_convs['upconv_3'](equi_x))
    equi_x = torch.cat([equi_x, equi_enc_feat1], 1)
    equi_x = self.equi_dec_convs['deconv_2'](equi_x)
    equi_x = upsample(self.equi_dec_convs['upconv_2'](equi_x))
    equi_x = torch.cat([equi_x, equi_enc_feat0], 1)
    equi_x = self.equi_dec_convs['deconv_1'](equi_x)
    equi_x = upsample(self.equi_dec_convs['upconv_1'](equi_x))
    equi_x = self.equi_dec_convs['deconv_0'](equi_x)
    equi_depth = self.equi_dec_convs['depthconv_0'](equi_x)
    outputs['pred_depth'] = self.max_depth * self.sigmoid(equi_depth)
    return outputs