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SAda-Net：一种用于遥感图像数据的自我监督自适应立体估计CNN
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
远程感知中，立体匹配和真实数据不足限制了深度神经网络的训练。合成图像存在域泛化问题。提出一种结合图像翻译和立体匹配的边缘感知生成对抗网络，利用Sobel算子获取边缘图像，保持几何和立体一致性。结果显示，该模型在多个领域表现优于现有模型。
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关键要点
- 远程感知领域缺乏立体匹配和真实数据，限制了深度神经网络的训练。
- 合成图像作为替代方案存在域泛化问题。
- 结合图像翻译和立体匹配的能力提供了有效解决方案。
- 提出了一种基于边缘感知的生成对抗网络，联合优化图像翻译和立体匹配。
- 使用Sobel算子获取边缘图像，保持几何一致性。
- 通过计算变形损失维持立体一致性。
- 模型在多个领域表现优于现有模型，适用性扩展到自动驾驶等领域。
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