双目匹配与视差估计方法调研（侧重监督学习方面）

  1 现状 从立体图像中估计深度信息对于计算机视觉的应用至关重要，包括车辆的自动驾驶，3D模型重建和物体的检测与识别。由于各种现实问题，例如遮挡，大的无纹理区域（例如天空，墙壁等），反射表面（例如窗户），薄结构和重复纹理，这是具有挑战性的。本文主要对基于深度学习的双目匹配与视差估计方法进行调研。 2 方法     对于一对矫正过的立体图像，深度信息估计的目标就是计算参考图像上每一个像素点的视差值

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