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最近在着手学习双目视觉方面的技术。算是小白开始起步吧，之前做了两年的分割网络落地，虽然感觉自己只用了皮毛的技术，也只用过瑞芯微的RK3399Pro，但是感觉三维重建更吸引我，而且导师也同意我继续往这方面走，就开始起步了。这里分享一些最近几个月读过的个人感觉非常棒的论文，碍于有些不是OA的，害怕版权问题影响到学校，就只给出题目了，希望对大家有用。

综述

1、传统算法篇：《View of A Review on Stereo Vision Algorithm_ Challenges and Solutions》
2、深度学习篇：《A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation》

传统算法

1、半全局匹配(SGM)：《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》
2、BT（两个作者的首字母）算子：《Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo》
3、古老的小综述：《A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms》

深度学习模型

1、2017GCNet（对比之前算是比较提升大模型）：《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》
2、2018EdgeStereo（新idea）：《EdgeStereo: A Context Integrated Residual Pyramid Network for Stereo Matching》
3、2018GeoNet（新idea）：《GeoNet: Geometric Neural Network for Joint Depth and Surface Normal Estimation》
4、2018PSMNet（多尺度）：《Pyramid Stereo Matching Network》
5、2018SegStereo（分割思想的自监督模型）：《SegStereo: Exploiting Semantic Information for Disparity Estimation》
6、2019(Best)DeepPruner（性能爆表）：《DeepPruner: Learning Efficient Stereo Matching via Differentiable PatchMatch》
7、2019(Best)DLANet（性能超级爆表，层级的重要性）：《Hierarchical Discrete Distribution Decomposition for Match Density Estimation》
8、2019(Fastest)HighResNet（秒速5公里，内存占用血低）：《Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images》
9、2019AnyNet（佛系网络，爱咋滴咋滴）：《Anytime Stereo Image Depth Estimation on Mobile Devices》
10、2019GA-Net（结合传统半全局算法的典型代表）：《GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching》

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有机会大家多交流一下呀，真的好想和大家交流，加过一些群，感觉都加都比较的内向。同学们加油！

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