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文章1 PSMNet
- https://arxiv.org/pdf/1803.08669
- PSMNet文章博客
- PSMNet文章中牵涉到的一些知识，空洞卷积，SPPNet网络，计算视差时用soft argmin代替argmin
- 文章中引入了空洞卷积和SPPNet网络来融合多尺度的信息，又引入3D卷积来增加模型的表现能力，引入了soft argmin来拟合视差，在计算loss方面，从中间层就引出对视差的loss进行加权得到总的loss
文章2 GCNet
- 论文https://arxiv.org/pdf/1703.04309
- GCNet文章博客，博客1
- 文章中引入了3D卷积，并引入了3D卷积的沙漏结构，又首次提出了soft argmin代替argmin拟合视差，可以得到连续的视差值，消融实验证明了3D卷积结构和soft argmin拟合视差的有效性
文章3 stereoNet
- 论文https://arxiv.org/pdf/1807.08865
- stereoNet博客
- stereoNet代码
- 主要贡献时为了实时性，通过降低在计算costvolume之间的feature的分辨率增加了实时性，而降低分辨率性能并没有降低，但是出来初始的视差会因分辨率不高而没有细节，接着后面让左图和初始视差图concat作为输入，进行空洞卷积[conv+resblockx6+conv]，增加细节特征，输出视差的残差，视差+残差作为新视差，该模块迭代多次不断优化细节，每个阶段都是inchannel=3+1,outchannel=1。最终的loss时soft L1 loss
文章4 AnyNet
- 论文https://arxiv.org/pdf/1810.11408
- AnyNet 博客，博客1
- 文章的主要贡献在于灵活，可以在线根据需求输出每个阶段的视差，提取特征用的Unet，会输出多个分辨率下的特征图，视差/残差估计用的Disparity Network，就是cost volume + 3D conv + disparity regression,输出视差/残差，如果只需要第一阶段的视差就满足要求，第2、3阶段的残差就不需要计算了，也就是本文的亮点，灵活，最后视差图又经过了一个SPNet来锐化视差图
文章5 HSM-Net
- 论文https://arxiv.org/pdf/1912.06704
- HSM-Net 博客，博客1
- 提取特征阶段利用类似Unet结构，提取多尺度的特征信息，这其中在沙漏最细的最后一层，插入了SPP网络，主要是增加感受野，SPP不同pooling的结果进行了等权重0.25的相加作为这一层的最终特征，然后每种分辨率的特征图都构建cost volume，共4个分辨率的cost volume，分别送入volume解码模块，解码模块也是一些卷积操作，conv3d+SPP+upConv3d，其中SPP中的操作和上一阶段特征提取的操作类似也是等权重0.25的加权，每个decoder都输出两个，一个叫做feature volume, 一个叫做cost volume，其中feature volume输入到下一阶段的docoder，而cost volume代表当前阶段的匹配误差，要哪个阶段的输出，直接使用soft argmin计算得到视差
- 使用自动驾驶仿真平台生成一些合成数据
文章6 FADNet
- 论文 https://arxiv.org/pdf/2003.10758
- FADNet 博客，博客1
- FADNet是沿用了DispNet的结构，在DispNet上进行修改，将特征提取的conv2d层替换成dual-resblock，即残差模块以增加网络深度，在cost volume时做了消融实验，证明D=20时效果最好，太大和太小会造成拟合不足或者过拟合。两个网络RB-NetC预测多尺度视差，RB-NetS预测多尺度视差的残差，因为有多尺度的视差预测，在训练时，引入了随着训练步数的增加，逐渐增加大尺寸的预测视差权重，直到为1.0，达到从粗到细的目的，因为是3Dconv所以比较好部署，速度也快
文章 7 AANet
- 论文 https://arxiv.org/pdf/2004.09548
- AANet 博客，更总结的博客1
- 文章中有个知识点叫做可变卷积 deformable conv，原理博客，代码实现
- AANet主要有两个贡献点，一个是同尺度内的自适应的聚合模块，其实使用deformable conv实现的，即可变卷积实现，主要为了解决视差不连续处的边缘膨胀问题，自适应的聚合就可以灵活的查找更有效的聚合点，本质上可变卷积就是用一个单独的conv学一个offset,加到传统卷积的位置上， 另一个贡献是不同尺度间的聚合模块，是为了解决弱纹理区域匹配问题，小尺度的cost volume在弱纹理区域更具有分辨性，所以多尺度间融合是有必要的，其实就是上采样和下采样后累加起来，这两个模块组合起来乘坐AAmodels，我们使用了6次 AAmodels，视差采用soft argmin 拟合，loss采用平滑L1 loss
文章 8 RAFT-stereo
- 论文 http://arxiv.org/pdf/2109.07547
- RAFT-stereo 博客
- 文章中的知识点用于计算cost volume torch.einsum，迭代模块GRU，GRU视频解释，看不懂直接当做一个模块【像resblock】使用即可
自动驾驶仿真器平台
https://zhuanlan.zhihu.com/p/105492011
https://github.com/princeton-vl/infinigen?tab=readme-ov-file
https://arxiv.org/pdf/2312.00343
High-frequency Stereo Matching Network