论文题目：P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregation for Multi-View Stereo
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1.文章概述
本篇文章是ICCV 的一篇文章，讨论的是从多张RGB图和摄像机参数中，预测深度图并生成点云的问题。该篇文章依然是在继MVSNet之后，对代价体部分进行了改进，从而在一定程度上提高了点云结果的完整性和准确性。
本文的主要创新点在于提出了基于区域匹配置信的代价体，通过学习的方式将每个假想面上的特征匹配置信聚合变为一个向量而非常量。从而提高立体匹配的准确度。
2.研究方法
该种方法主要分为以下三个模块：特征提取，学习居于匹配置信，预测深度图。下文将分别介绍。
