BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-28T00:00:00Z 深入研究普通公司立体匹配 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种基于学习的方法来优化立体方法的视差图，通过迭代生成近端梯度方法的变分能量，学习鲁棒的协作正则化器，提供优化和去噪视差图的有趣见解。该方法在立体基准测试中证明了其效率。 🏷️ 标签 优化 去噪 学习方法 立体基准测试 视差图 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
