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论文阅读笔记《A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation》

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这篇综述文章介绍了基于深度学习的立体匹配深度估计领域的发展历程与关键技术。文章详细探讨了该领域的研究现状及主要研究方向，并对近年来发表的相关论文进行了梳理与总结。研究内容主要包括以下几方面：第一部分为该领域的研究背景及发展现状；第二部分介绍了基于立体匹配的传统方法及其改进方向；第三部分重点分析了端到端训练方法的优势与挑战；第四部分则对现有算法的实验评估结果进行了归纳与总结，并对未来研究方向进行了展望。文章还附录列出了相关参考文献（A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2020）。

《A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation》是我接触的第一个领域综述文章，在此期间发表了超过150篇相关论文。该综述系统梳理了该领域自2014年至今的主要研究进展。

我对所学的内容进行了简要归纳，并现将相关笔记整理如下：如有不当之处恳请您批评指导。

  1. 简述
    主要针对基于立体匹配的深度推断方法展开研究与分析。
  2. 主要针对
    该方法通过全连接式的端到端训练模型实现深度推断。
  3. 全连接式的
    实验评估表明该模型在复杂场景下表现优异。
  4. 实验验证

一、简介

一、简介

一、简介

一、简介

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二、基于立体匹配的深度估计

第2章 基于立体匹配的空间深度估计

在这里插入图片描述
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三、基于端到端的完全自动训练过程

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第四章的实验验证

第四章的实验验证

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[1] 一种基于深度学习的立体深度估计综述[J]. IEEE 交易模式分析与机器智能,2020.

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