本研究探讨了基于卷积神经网络的立体匹配技术，提出了自适应训练、特征一致性维护和无人监督网络等方法，以提高模型的泛化能力和准确性。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，超越了传统算法。