文献阅读笔记 GC-Net (END-TO-END LEARNING.....)
文献阅读笔记： End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression本文提出一种新颖的深度学习体系结构，用于从矫正的立体图像对中回归视差。利用问题的几何知识来形成一个使用深度特征表示的成本量。学习在这个体积上使用三维卷积来整合上下文信息。使用提出的可微分soft argmin操作从成本量中回归视差值，这能够在不需要任何额外的后处理或正则化的情况下，从端到端地训练我们的方法到亚像素的精度。在场景流和KITTI数
