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

该文提出了一种基于深度学习的新型架构，用于处理立体图像的视差回归问题，通过代价体积和不同 iable sof argmin 算法来进行图像处理，并在 KITTI 数据集上创造了新的最佳性能结果。

Mar, 2017

本研究提出了一种三步改进的立体匹配管道，其中包括了基于多级加权残差快捷方式的高速公路网络结构，用于计算每个可能差异的匹配成本，并引入了新的后处理步骤，旨在处理全局信息结合的图像不确定性，从而提高异常点检测的性能，并在现有技术上实现了最新的性能。

Dec, 2016

提出了一种基于自监督深层模型的新型单目深度估计框架，其中包括通过反向循环模型进行的深度估计网络优化、信息蒸馏等策略。此框架在 KITTI 基准测试中表现出良好的性能，胜过了目前的非监督方法。

Mar, 2019

本文介绍了一种新颖的无监督视频去噪深度学习方法，可帮助减轻数据稀缺问题并展现对不同噪声模式的稳健性，其方法包括三个模块：生成特征图的特征生成器、生成去噪但略带模糊的参考帧的去噪网络、重新引入高频细节的改进网络。通过利用基于坐标的网络，可以在保留去噪视频帧中高频细节的同时大大简化网络结构。广泛的试验表明，我们的方法可以有效地去噪现实中的钙成像视频序列，而无需先验知识和数据增强训练。

Jul, 2023

本研究提出了一种基于多个视差图来检查一致性的方法，以识别并过滤伪深度图中的错误，无需真实值（GT）和训练过程，并通过消除立体匹配易受攻击的错误区域，如无纹理区域、遮挡边界和反射表面，取得了比以往方法更好的实验结果。

Jan, 2024

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

本文研究了多视角立体重建中的细节保持和内容感知不全变分（DCV）方法，该方法通过交替进行重投影误差最小化和网格去噪，利用图像滤波和图像配准建立了一种新的图像相似度度量，能够有效地保留表面的细节特征，同时提出了一种适应性估计方法，能够更好地抑制噪声并保持尖锐的特征。实验结果表明，DCV 方法能够比现有的方法更好地恢复更多的表面细节，并获得比现有技术更干净和更准确的重建。

May, 2015

本文研究探讨通过使用去噪神经网络替代凸优化算法中的正则化程式近算，使得数据项和正则化项可以独立选择并结合。在图像去模糊和去马赛克问题中，通过使用固定的去噪神经网络，本文取得了最先进的重建效果，并且该方法具有很高的通用性和较少的问题特定训练需求。

Apr, 2017

本文提出了一种新的方法来提高深度图像的空间分辨率，使用深度全卷积神经网络和非局部变分方法在深度的原始 - 对偶网络中结合起来，通过训练我们的联合方法，可以优化卷积网络和变分方法及其优化过程等所有参数。评估表明，该方法在多个基准测试中性能优于现有技术。

Jul, 2016