Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation 基于自适应相关级联递归网络的实用立体匹配 说明：本博客可以理解为对论文的翻译和总结整理，并且会在其中添加一些在其他博客搜到的理解，PPT可以在文末下载。PPT是本人创作，希望可以帮到大家。 本文是旷视研究院（Megvii Res

文章目录 一、搭建CREStereo环境（一）Anaconda下载安装（二）通过Conda搭建环境1. 创建虚拟环境2. 安装cuda3. 安装megengine5. 安装opencv_python6. 安装Pillow7. 安装tensorboardX8. 查看是否安装成功9. 删除环境 二、测试三、测试结果1. github上测试图2. Middlebury数据集中的图3. 自己测试的

文章目录 前言一、CREStereo是什么？1.自适应群相关层局部特征注意力2D-1D转换局部搜索可变形的搜索窗口Group-wise相关性 2.级联的网络3.叠加级联推理4.叠加级联推理损失函数 二、基于pytorch的CREStereo立体匹配算法 前言   CREStereo目前在middlebury上的排名第三（前两名是cvpr2023的文章），非常值得学习和借鉴。