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#631
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
SOTAなstereo matching手法はメモリーと処理時間の制限のため，高解像度画像を対応しにくい．階層的にcoarse-to-fineなEnd-to-Endなフレームワークを提案．更に，高解像度画像stereo matchingのデータセットSyntheticとReal HR-VSを提案．Coarse-to-fineで行うため，処理時間が制限された場合，coarseだけの出力も可能．
新規性
時間及びメモリー消耗をマルチスケールでコントロールできるcoarse-to-fineな高解像度画像stereo matching手法の提案．高解像度画像Stereo matchingデータセットがレアで，SyntheticとRealの高解像度画像stereo matching用データセットも同時に提案．
結果
Middlebury-v3, KITTI-15などのデータセットにおいて，SOTAなパフォーマンスを得られた．更に，実行時間はSOTAな手法より大幅に短い．
その他（なぜ通ったか？等）
メモリーと処理時間の制限を実行可能な程度に下げた高解像度画像のStereo matching手法の提案．Coarse-to-fineなフレームワークを用いたので，需要に応じて異なるレベルの結果の出力が可能．
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