本文提出了一种新颖的基于 Transformer 的 DynamicStereo 结构来解决从双目摄像机中重构动态场景的问题，并介绍了 Dynamic Replica 数据集来提供更贴近实际应用的训练和评估数据。

May, 2023

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

本研究提出了一种高性能和可调谐的立体视差估计方法，其关键是通过半稠密重建的快速深度验证步骤，通过迭代逼近场景深度，构建由立体形象生成的多面平坦网格。该方法的简单性和速度以及可调谐的重建质量和运行时性能使其成为高速车辆应用的一个引人注目的解决方案。

Nov, 2015

该研究提出了一种可嵌入低功耗 GPU 设备的实时系统，使用 Semi-Global Matching 算法，针对机器人、高级驾驶辅助系统和自主车辆等的需求，在 640x480 的图像大小、128 个视差级别和 4 个路径方向下，以每秒 42 帧的速度生成可靠的视差估计结果。

Oct, 2016

我们提出了一种端到端的框架，通过逐层搜索相应关系来解决高分辨率图像上的实时立体匹配问题，利用所提出的数据集进行训练和评估并在速度上超过竞争对手 ，能够在低延迟（30 毫秒）内准确预测近距离结构的视差，所提出的层次结构设计可以灵活地平衡性能与速度，用于自动驾驶等时间关键的应用。

Dec, 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

引入了一个关注实际应用而非仅仅性能提升的全面基准的研究，包括一个灵活高效的立体匹配代码库，通过实验在 SceneFlow 数据集上证明了该代码库的强大性能，并发现了一个简单但有效的基准模型。

Dec, 2023

本文介绍了一种实时生成精准视差图的方法，在保持精度的同时可以根据计算资源的需求自动调整。该方法的参数数量较少且可用于资源受限的设备。

Oct, 2018

基于学习的方法在动态对象的立体视频中优化单个立体对的有力表现，但存在时间上的不一致性。本文提出了一种双向对齐机制和一个新的框架 BiDAStereo，通过局部匹配和全局聚合的方式实现了一致的动态立体匹配，从而在多个常用基准测试中展示了预测质量的提高和最先进的结果。

Mar, 2024

本文提出了 FP-Stereo 算法，使用开源硬件高效库快速搭建高性能 FPGAs 立体匹配流水线，支持多种方法和技术的并行处理，可自动生成 FPGA 加速器的综合 C 代码，并通过详细比较，展示出 FP-Stereo 在准确性、速度、资源使用和能耗等方面的优化。

Jun, 2020