一文详解立体匹配

主要观点总结

本文介绍了双目匹配中的SGM（Semi-Global Matching）算法以及其与深度学习算法如monodepth的比较。文章详细阐述了SGM算法的原理、流程，包括Census Transform、Compute Cost、Cost Aggregation、Compute Disparity等步骤，并解释了代价聚合的重要性。同时，也介绍了深度学习方法在视差估计中的应用，如monodepth，并比较了其与SGM的异同。最后，文章展望了未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: SGM算法介绍

文章详细描述了SGM算法的原理和流程，包括Census Transform、Compute Cost、Cost Aggregation、Compute Disparity等步骤，并解释了代价聚合的重要性。

关键观点2: 深度学习方法在视差估计中的应用

文章介绍了深度学习方法如monodepth在视差估计中的应用，并比较了其与SGM的异同，包括loss项的设计、表达方式等。

关键观点3: 未来展望

文章提出了对未来发展的展望，包括monodepth的进一步发展以及深度学习方法与SGM的融合可能性。

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