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

Ce travail explore l'apprentissage auto-supervisé pour la mise en correspondance stéréoscopique, en se concentrant sur un système doté d'une capacité d'auto-amélioration. La recherche vise à améliorer la précision et la robustesse des algorithmes de vision par ordinateur dans l'estimation de la profondeur.