《Road Damage Detection Based on Unsupervised Disparity Map Segmentation》
刘明教授2020TITS文章
最近在做综述，看了这篇文章，总结一下。
一些特定的场景深度学习的方法还是有点勉强，这里提出了利用视差图的方法来进行检测道路损坏。有点意思。
利用非监督的方法进行road damage识别。这里作者主要引入了视差图的方法，通过最小化视差投影的能量函数来求投影方程的系数。而对于使得baseline角度不为road damage， 作者设计了另外一套能量方程来对于角度进行求解。公式推导比较有意思，最后可以得到符合条件的两组系数，最后通过选择使得EF最小的那组系数来构建投影函数即可，考虑road damage的视差图可以又下面的方程得到：

这个式子我还没太懂，主要是对视差图的基础知识不太了解，日后补充。

作者给出了结果图，对于非监督学习来说能达到一个较好的分割效果。

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