本文提出了一种多尺度匹配网络，该网络可以对邻近像素之间微小的语义差异进行敏感的多尺度匹配，并利用深度卷积神经网络的多尺度结构学习判别像素级特征。实验结果表明，该方法在三个流行的基准测试上具有高计算效率并达到了最先进的性能。

Jul, 2021

本文提出了一个全新的知觉度量标准 DreamSim，通过人类相似度判断数据集的研究得出，该标准可以全面评估图片的相似性，更关注于前景物体和语义内容及对颜色和布局敏感，并且具有很好的一般性能。

Jun, 2023

本文提出一种名为 Matching-Space Networks (MS-Nets) 的新型网络结构，通过从 RGB 值中提取学习特征转而利用 Matching Space 的匹配函数和置信度测量来实现图像的立体匹配，避免过度专门化到特定领域的特征，达到了更好的泛化性能和准确率表现。

Oct, 2020

本文提出了一种深度学习框架，用于准确的视觉对应，并证明了其在几何和语义匹配中的有效性，提出了一种卷积空间变换器来模仿传统特征（如 SIFT）中的补丁归一化，广泛的 KITTI，PASCAL 和 CUB-2011 数据集的实验表明，与使用手工构建或学习特征的先前作品相比，我们的特征具有显着优势。

Jun, 2016

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

提出了实用深层立体 (PDS) 网络，使用瓶颈模块和新的子像素交叉熵损失和 MAP 估计器，使其具有更小的内存占用，可处理更大的图像，且不需要重新训练就可适用于任何视差范围，从而在 FlyingThings3D 和 KITTI 数据集上取得了优越性能。

Jun, 2018

本文介绍了一种名为 SimNet 解决方案的深度连体网络，这个网络使用一种新颖的在线对挖掘策略进行了训练，同时创建了一个多尺度 CNN, 最终图像嵌入是顶层和底层嵌入的联合表示，表明这种多尺度连体网络比传统 CNN 更能捕捉细粒度的图像相似性。

Sep, 2017

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

本文提出了一种新颖的深度神经网络架构，其可直接从像素级数据对图像进行新视图综合，并通过端到端的训练实现。与传统的多阶段处理方法不同，该系统具有广泛适用性和高质量的结果，是深度学习应用于真实自然图像综合的首例研究。

Jun, 2015

本研究基于卷积神经网络为计算视差匹配的成本聚合，并针对 KITTI2012、KITTI2015 和 Middlebury 立体数据集对该方法进行了验证，结果表明其在所有三个数据集上优于其他方法。

Oct, 2015