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#253
summarized by : Shoji Sonoyama
どんな論文か？
高解像度なステレオマッチングを高速・低コストで解くための手法を提案した論文．
Semi-Global MatchingやPlane Sweepsがdepthを疎から密にしていくアプローチに対し，提案手法は密で低解像なdepthを疎で高解像度なdepthでrefineしていくアプローチ．
新規性
密なdepth推定の後，階層的で疎なdepth推定を行うフレームワークとそれを実現するネットワークの提案．
結果
Scene Flow，KITTI 2015，Middleburyで評価し，SoTAと同程度の精度を得つつ，計算速度メモリ消費量を大幅に改善した．具体的にはGANetよりも100倍，PSMNetよりも15倍高速に動作する．
その他（なぜ通ったか？等）
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