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UniTT-Stereo：统一训练变换器以增强立体匹配
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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
本文介绍了AAUformer网络，通过平衡外极线的影响，实现了出色的泛化性能。该模型引入了窗口自注意力和多尺度交替注意力骨干网络，解放了像素级单视图的局部语义特征，并在多个数据集上进行了比较和消融研究，证明了其在场景流数据集上达到了最先进的效果。在KITTI 2015数据集上的微调性能也具有竞争力，并在合成和实际数据集上的交叉泛化实验中优于其他方法。
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关键要点
- 提出了一种名为AAUformer的高效网络。
- 通过平衡外极线的影响，实现了出色的泛化性能。
- 引入窗口自注意力和多尺度交替注意力骨干网络。
- 解放了像素级单视图的局部语义特征。
- 在场景流数据集上达到了最先进的效果。
- 在KITTI 2015数据集上的微调性能具有竞争力。
- 在合成和实际数据集上的交叉泛化实验中优于其他方法。
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