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。

本文提出了一种自适应训练方法，结合合成数据与无标注数据，以提升卷积神经网络在新领域的泛化能力。通过图拉普拉斯正则化优化，模型能够自适应调整参数，保持边缘并消除伪像，适用于多个场景。此外，研究展示了基于边缘感知的生成对抗网络和新的立体匹配方法，显著提高了深度学习模型的准确性和鲁棒性。