Feature Ensemble Network with Occlusion Disambiguation for Accurate Patch-based Stereo Matching. 

　　针对基于Patch的立体匹配算法的特征融合框架以及遮挡修复 

　　尽管立体匹配已经被计算机视觉领域的学者们研究了十多年，但在弱纹理、重复纹理、半遮挡区域等仍存在着很大的挑战。本文给出了一种新颖的立体匹配算法，由以下部分组成：用于匹配代价计算的特征融合网络、用于预测视差外点的错误检测网络以及基于顺序的视差细化。在Middlebury数据集上的实验结果表明，本算法可以获得鲁棒和高精度的结果。 

　　图1. 本算法每个步骤的结果图。（a）输入的左图，（b）卷积神经网络的粗糙视差输出，（c）细化后的视差图，（d）对（b）估计得到的错误图，（e）真实的错误图，（f）真实视差图。 

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