基于自监督学习的多视图立体匹配

基于自监督学习的多视图立体匹配

在计算机视觉领域，多视图立体匹配是一项重要的任务，它通过分析多个视角下的图像，确定场景中不同物体的深度信息。近年来，自监督学习在多视图立体匹配问题上取得了显著的进展。本文将介绍基于自监督学习的多视图立体匹配方法，并提供相应的源代码。

自监督学习是一种无需人工标注标签的训练方法，它通过设计自动生成标签的任务来训练模型。在多视图立体匹配中，自监督学习可以利用多个视角下的图像数据来生成训练样本。下面是一个基于自监督学习的多视图立体匹配的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.transforms import ToTensor