深入研究普通公司立体匹配
通过几个公开数据集上的广泛实验，我们提出的方法在 KITTI 2015 数据集的前景像素立体匹配中排名第一，在 Scene Flow 数据集中排名第三，验证了我们方法的有效性。
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。
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