【论文翻译】A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation

论文初次读后感

本篇综述介绍了过去几年（14-19年）所研究的、基于立体深度估计的深度学习方法，并将立体深度估计方法按照 （1）传统方法（非端到端）； （2）端到端的方法； 分为两大类，分别阐述了两类方法的基本流程（pipeline），以及针对流程中的每个模块介绍了相应的改进方法、方法之间的对比等。同时针对端到端方法中的监督类型分类阐述，并对18-19年的一些优秀工作进行了对比评价。 总体而言，本篇综述给我的感觉是零碎且非结构化的，各个Section之间似乎没有明显的逻辑关系，缺少自然过渡。并且本篇综述非常喜欢使用长句描述，各种定语和从句交织组成一个臃肿的句子，让人读起来非常难受。 不过这篇综述毕竟是导师推荐的，因此目前我所认为的不好可能恰恰是因为我并没有完全读懂全文。为了更好地理解全文，也为了方便他人阅读，我会在接下来的3-5天内对本篇综述进行全文翻译，并尽量将文中的长句拆短以方便阅读。同时，对相关术语进行加粗&（原文摘录），避免翻译错误导致的理解偏差。希望在此之后能对全文有一个新的认识，对所研究的方向有一个更深刻的理解。 以上。

论文翻译

稍后补充。