本文提出了一种多任务网络 EdgeStereo，由一个背景视差网络和一个边缘子网络组成，通过设计上下文金字塔来编码多尺度上下文信息，并通过特征嵌入和基于边缘感知的光滑度损失正则化来融合边缘线索。经过实验证明，立体匹配和边缘检测可以相互帮助，并且该方法在 KITTI 立体和 Scene Flow 基准测试中均取得了最佳性能。

Mar, 2018

本文介绍了 ActiveStereoNet，这是一种针对主动立体系统的深度学习解决方案，它是完全自监督的，使用新颖的重构损失函数，具有较强的噪声鲁棒性和纹理特征稳健性，能够处理遮挡等场景并取得了令人信服的结果。

Jul, 2018

研究表明，语义立体匹配比独立任务能更好地了解机器人、自我导航、增强现实等领域的场景理解。本文提出了一种单一的紧凑型和轻量级架构，通过多阶段的自上而下的估算，使得在任何硬件上和任何应用中都可以获得非常快速的推理，并对特定的应用要求进行准确度和速度的权衡。

Oct, 2019

提出了 StereoNet，这是第一个端到端实时立体匹配的深度学习架构，在 NVidia Titan X 上以 60fps 运行，产生高质量，边缘保留且无量化的视差图。 该网络具有超像素匹配精度的关键洞见，比传统立体匹配方法高一个数量级，通过使用低分辨率代价体编码所需的所有信息，从而实现实时性。采用学习的边缘感知上采样函数实现空间精度，并使用 Siamese 网络从左右图像提取特征。在非常低的分辨率代价体中计算视差的初步估计，然后模型通过使用紧凑的像素到像素细化网络的学习上采样函数分层地重新引入高频细节。利用颜色输入作为指南，该函数能够产生高质量的边缘感知输出，并在多个基准测试中取得了显着的结果，演示了所提出的方法在可接受的计算预算下提供了极大的灵活性。

Jul, 2018

本文提出了一种用于改善深度估计的 CNN 体系结构，该体系结合语义分割任务。所提出的模型是使用无监督方法进行训练的，并采用双目摄像系统的图像对。实验表明，使用语义分割的嵌入可以提高深度估计的性能

Sep, 2018

远程感知领域中，缺乏立体匹配以及准确地面真实数据制约了深度神经网络的训练；合成图像作为替代方案缓解了此问题，但面临域泛化问题；结合图像到图像翻译和立体匹配的能力提供了有效解决方案；通过将图像到图像翻译网络和立体匹配网络联合优化，我们提出一种基于边缘感知的生成对抗网络，同时有效解决了两个任务；通过 Sobel 算子获取输入图像的边缘图像，并将其作为编码器的额外输入，以在翻译过程中强制保持几何一致性；此外，通过计算翻译图像的变形损失来维持立体一致性；我们证明了我们的模型比现有模型产生了更好的定性和定量结果，并且其适用性扩展到包括自动驾驶在内的各种领域。

Apr, 2024

本论文提出了一种基于卷积神经网络的方法，能够从立体输入中学习计算密集的视差图，使用图像变形误差作为损失函数，无需地面真实的视差图。该方法经过在 KITTI 和 Middlebury 立体基准数据集上的实验，证明优于许多现有技术并且速度更快。

Sep, 2017

本文提出了一种新的自适应多模交叉熵损失函数，以促进网络为边缘和非边缘像素生成不同的分布模式，并优化推理阶段的视差估计器来减轻边缘处的伪影和对齐偏差，提高了经典立体匹配模型的性能。其中 GANet 在 KITTI 2015 和 2012 基准上排名第一，并且在四个流行的真实世界数据集上展现出优秀的跨域泛化能力。

Jun, 2023

本文研究从立体图像中检测 3D 物体的问题，提出了使用 3D 锚点构建物体级对应的方法来增强检测和定位的深度神经网络，使用经济高效的渠道重新加权策略来增强表示特征。在 KITTI 数据集上，这些方法都优于现有方法。

Jun, 2019

该研究介绍了一种基于单目深度估计，使用错误匹配视差地图训练立体匹配网络的方法，无需真实深度或手动设计人工数据即可将任何 RGB 图像列表转换为立体训练数据，并在 KITTI、ETH3D 和 Middlebury 等数据集上表现出色。

Aug, 2020