Computing the Stereo Matching Cost with a Convolutional Neural Network

译： 摘要： 从矫正的图像对中提取深度信息，训练CNN预测两图如何匹配并且计算立体匹配损耗。成本由交叉成本聚合和半球匹配所改善。 1.介绍： 考虑如下问题：两张从不同位置的相机所摄的图像，目标是计算左图每个像素的差异。差异指的是左右两图的水平位置差异d，其中的差异可由深度z（即物体到相机的距离）（公式未知），上述问题变成了立体重建的子问题，即可从一张或多张图片中重建出3D的形状出来，一个典型的立体

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