- 多视差一致性过滤的引导式单目深度估计的立体匹配知识
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。
- CVPRNeRF-Supervised 深度立体
使用神经渲染技术构建的数据集来训练深度立体网络，使其能够预测锐利且详细的视差图，并在 Middlebury 数据集上优于现有的自监督方法。
- ECCV从单张图片学习立体视觉
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。
- 学习的协作立体修复
本文提出了一种基于学习的方法来去噪和优化所给定的立体方法的视差图。该方法通过资源一个由联合视差、颜色和置信度图像空间中的变分能量定义的近端梯度方法的迭代来自然生成。我们的方法允许学习鲁棒的协作正则化器，利用颜色图像、置信度图和视差图的联合统 - CVPR嵌入式无人机实时密集立体视觉用于道路检测
本文介绍了一种嵌入在无人机上的稳健立体视觉系统，可以实时准确地评估道路表面的状况，从而支持道路交通的安全。通过改进视角变换和使用双边滤波器来过滤生成的代价体积，以及最小化能量函数，通过单独检测受损道路区域，降低了算法的计算复杂度。
- 移动设备上的实时立体图像深度估计
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。
- CVPR实时自适应深度立体匹配
通过采用 Modularly ADaptive Network (MADNet) 和 Modular ADaptation (MAD) 算法，本文提出了一种具有实时自适应功能的深度立体系统，能够在异构数据集上实现卓越的性能表现。
- MM基于嵌入式立体视觉的无人机实时机载避障
本文讨论了使用轻量级立体相机设置进行障碍物避难的方法。通过计算图像的不同点，利用经过优化的半全局匹配（SGM）算法得出障碍物分布图，并采用反应式的避障方式通过嵌入式 FPGA 进行最短路径规划。
- CVPRDeepMVS: 学习多视角立体视觉
DeepMVS 是一种用于多视图立体重建的深度卷积神经网络 (ConvNet)，它可以对任意数量的姿态图像进行处理以预测高质量的视差图，其有效的信息聚合方法和采用 VGG-19 网络的多层特征激活实现了优异的效果。