论文阅读笔记《Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy》
0. 摘要 立体匹配算法通常由四个部分组成，包括：匹配代价计算，代价聚合，视差计算和视差优化。现有的基于CNN 的方法知识采用CNN解决了这四步中的一部分，或者使用不同的网络处理不同的步骤，使得它们很难获得整体的最优化结果。在这篇文章中，我们提出了一种网络结构将立体匹配的所有步骤结合起来。这个网络由三部分构成。第一部分计算多尺度下的共享特征（即从左右两幅图中按共享权值的方法提取特征）。第二部分
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