PyTorch-HITNet分层迭代瓷砖精加工网络，用于实时立体声匹配 使用PyTorch的HITNet实施 这是一个包含实现Google论文HITNet的代码的存储库：用于实时立体匹配的分层迭代切片优化网络 该项目是初始版本，可以训练和测试模型，但可能包含一些错误，需要进一步修改和调试。 如果您发现有关我的代码的任何问题，请打开问题或尽快与我联系（ ）。 当前，该项目无法复制原始论文中报告的准确性和速度。 在速度方面，官方实现使用其优化的cuda op来加速参考和培训。（请参考其，该尚未包含模型代码）。 感谢弗拉基米尔·坦科维奇（Vladimir Tankovich）的帮助，他与他的团队一起提出了这个强大的立体声网络，并为我提供了许多原始论文的细节和说明。 另外，我还要感谢@ xy-guo，他提出了出色的 ，因为代码是从他的存储库中部分借用的。 要求 Pytorch = 1.1

杨庆雄论文：realtime O(l) bilateral filtering的源码

立体匹配算法ADCensus起源文章，作者为Xing Mei，Xun Sun，Mingcai Zhou等，是基于AD+census的立体匹配算法，适合并行处理，并且可以应用于特征融合的代价计算。不包括代码，仅是文献。

A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching 作者关于核心算法做的PPT

杨庆雄 立体匹配算法 A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching论文源代码 c++ vs2019 可直接运行无需配置

立体匹配Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching论文源代码 c++ vs2019可实现 需要进行一下属性配置 已自测实现

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

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杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码C++ VS环境，VS2019可以直接运行，不用进行配置，代码内容详参考论文《Qiongxiong Yang,Stereo Matching Using Tree Filtering》 ppm格式文件用cvkit直接转化就可以 参照C:\Users\DELL>D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm

置信度传播的立体匹配算法代码，带后处理，速度比较快，是改进的基于置信度传播的立体匹配代码，欢迎大家下载查阅，执行也十分方便，不依赖任何第三方库，内含中文说明文档。