论文阅读《Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy》
网络结构：（主要是对CRL的改进） 主要贡献： 1 将立体匹配的所有步骤合并到一个网络来改善准确性和有效性 2 使用特征恒量的用于视差优化的子网络 三个阶段：特征提取-> 代价计算、聚合和视差估计-> 计算特征恒量用于最后视差调优 特征恒量：特征相关和重构误差 紫色块和红色块 前面紫色块：粗略的较大范围的一致性 后面紫色块：精细的较小范围的一致性 （correlation layer：相
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