实时自适应深度立体声 刚刚上传到arxive的扩展版本： 。 扩展版本的代码将很快发布。 ，在CVPR 2019上被视为ORAL 。 | | | 摘要： 端到端训练的深度卷积神经网络是无可争议的最新技术，可以直接从立体对中回归密集的视差图。 然而，当这些方法暴露于与训练阶段所见的场景（例如真实图像，合成图像，室内图像与室外图像等）截然不同的场景时，其准确性会明显下降。 由于不可能在任何目标域中收集足够的样本来实现有效的训练/调整，我们建议对深度立体声网络进行无监督且连续的在线适配，以