本研究提出了一种名为Mono2Stereo的立体匹配增强方法，旨在缩小合成数据集与真实数据集之间的差距。通过两阶段训练，该方法显著提升了匹配性能，尤其在零-shot泛化和领域微调方面表现突出。

Mono2Stereo：基于单目知识转移的增强立体匹配
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