怎样评价Single View Stereo Matching (CVPR 2018) ?
双目算法有很多种，超越其中最差的算不算超越？应该是PR稿的说法，算法本身还是很有意义的。
【怎样评价Single View Stereo Matching (CVPR 2018) ?】 基于的DispFullNet网络是四作Jiahao Pang在CVPR2017 workshop上的工作，当时在kitti上排名第一。当时还询问过他实现细节，人很好，都给我一一解答了。
如楼上所说，模型有点像Deep3D+DispNet，但效果确实很好。本质上感觉是依靠DispNet在大量数据上学了一个很好的保持边缘的立体匹配函数。即使生成的target image不够准确，也能给出边缘比较sharp的深度图。
总之，这样做single view depth prediction能给人不少启发了，后续应该有很多可以做的方向。
■网友
简单的看了一下就是Deep3D+DispNet, "世界首个超越双目block-matching" 这个说法有点过了，毕竟还是先生成双目，再使用了CNN版本的block-matching。 可能亮点在于end-to-end的finetune吧。
■网友
典型的的overclaim
■网友
结合deep3d和dispnet，有些变动，先预测出右图，再双目估计深度，创意真的很好，在线下跑了这个网络，占内存挺高的，对于kitti效果挺好的尤其是对于路标行人和车辆，但是你用自己随便拍的图片可能适用性没那么好，需要微调，现在很多有监督无监督大多会利用对应像素值的约束关系，不知道是不是也可以利用对应点像素的坐标建立约束
■网友
有关于dispnet的复现的吗
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