卷积神经网络的双目立体匹配

卷积神经网络的双目立体匹配是一种基于深度学习的立体匹配算法。它通过计算双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算，但是由于缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力，导致在不适定区域（如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等）的情况下，匹配精度会受到影响。因此，近年来，研究者们提出了很多基于深度学习的立体匹配算法，其中卷积神经网络的双目立体匹配算法是其中的一种。

该算法的核心思想是使用卷积神经网络来提取图像的特征，并将这些特征用于立体匹配。具体来说，该算法首先使用卷积神经网络提取左右两幅图像的特征，然后将这些特征用于计算匹配代价。最后，通过优化匹配代价，得到左右两幅图像之间的视差图。

需要注意的是，卷积神经网络的双目立体匹配算法在计算匹配代价时，往往只考虑像素级别的特征，而缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力。因此，在不适定区域的情况下，匹配精度会受到影响。为了解决这个问题，研究者们提出了很多改进算法，如引用中提到的在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。