论文笔记《Learning Deep Correspondence through Prior and Posterior Feature Constancy》
摘要 介绍 相关工作 本论文方法 1 用于多尺度特征提取的茎块 2 初始视差估计子网络 3 视差精细化子网络 4 迭代精细化 实验 1 脱离实验 2 测试基准结果 总结 参考文献 摘要 立体匹配算法通常由四步组成：代价计算、代价聚合、视差计算和视差精细化。现有的基于CNN的立体匹配方法仅仅采用CNN来解决四步中的部分，或者使用不同的网络来处理不同的步骤，这使得它们很难获得全局最优的解决方案。这篇论
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