本研究提出了一种端到端的域翻译和立体匹配网络训练框架，通过新颖的损失函数提升合成立体图像到真实图像的转换效果。实验结果表明，联合优化有效解决领域偏差问题，实现更准确的立体匹配。该框架在真实图像场景中表现优异，结合无监督域适应和光流估计，展现出竞争力的性能。