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科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec

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