CFNet立体匹配损失函数

CFNet是一种深度学习中用于立体匹配的网络，它采用了一种名为CFNet立体匹配损失函数的方法。该损失函数旨在通过最小化深度图和视差图之间的差异来优化立体匹配。具体而言，CFNet将深度图和视差图转换为归一化的概率分布，然后计算它们之间的交叉熵损失。此外，CFNet还使用了一种附加的约束项，以确保深度值在整个深度图上保持一致性。通过这种方式，CFNet能够在立体匹配中获得较好的性能表现。