PyTorch-HITNet-Hierarchical-Iterative-Tile-Refinement-Network-for-Real-time-Stereo-Matching:使用PyTorch的HITNet实施-源码

PyTorch-HITNet分层迭代瓷砖精加工网络，用于实时立体声匹配 使用PyTorch的HITNet实施 这是一个包含实现Google论文HITNet的代码的存储库：用于实时立体匹配的分层迭代切片优化网络 该项目是初始版本，可以训练和测试模型，但可能包含一些错误，需要进一步修改和调试。 如果您发现有关我的代码的任何问题，请打开问题或尽快与我联系（ ）。 当前，该项目无法复制原始论文中报告的准确性和速度。 在速度方面，官方实现使用其优化的cuda op来加速参考和培训。（请参考其，该尚未包含模型代码）。 感谢弗拉基米尔·坦科维奇（Vladimir Tankovich）的帮助，他与他的团队一起提出了这个强大的立体声网络，并为我提供了许多原始论文的细节和说明。 另外，我还要感谢@ xy-guo，他提出了出色的 ，因为代码是从他的存储库中部分借用的。 要求 Pytorch = 1.1