Self-Supervised Learning for Stereo Matching with Self-Improving Ability

Este trabajo explora el aprendizaje auto-supervisado para la correspondencia estéreo, centrándose en un sistema con capacidad de auto-mejora. La investigación busca mejorar la precisión y robustez de los algoritmos de visión por computadora en la estimación de profundidad.