基于深度学习的立体匹配

基于深度学习的立体匹配是一种利用深度学习算法来估计图像中不同视角之间的视差（即物体在不同视角下的位移）的方法。这种方法通过训练神经网络来学习图像中的特征表示，并通过比较左右图像的特征来计算视差。引用\[1\]中提到了一系列基于深度学习的立体匹配算法的网络结构和变种，以及如何通过网络变种、训练策略、正则化和视差估计等技巧来提升算法的性能。其中，引用\[2\]提到了一种基于非监督学习的立体匹配方案，该方案无需样本的视差真值，只需要左右图像即可进行训练。尽管深度学习立体匹配方法已经取得了显著的进展，但仍然存在一些问题需要进一步研究和解决，例如对于大视差和大尺度Patch的处理、不同尺度输入的灵活性、更高的效率等方面还有改进的空间。此外，如何将深度学习方法应用于实际应用中也是需要进一步探索和研究的问题。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于深度学习立体匹配的基本网络结构和变种](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/130023334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于深度学习的立体匹配](https://blog.csdn.net/qq_33270279/article/details/105776868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]