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

Este trabalho explora a aprendizagem auto-supervisionada para correspondência estéreo, focando em um sistema com capacidade de autoaperfeiçoamento. A pesquisa visa melhorar a precisão e robustez dos algoritmos de visão computacional na estimativa de profundidade.