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论文摘要：以往的基于深度学习的模型往往基于某一特定的数据集进行训练当在不哃数据分布的环境下测试时，精度就大幅下降这使得模型难以应用于实际。作者提出了一个无监督的在线自适应目标域的深度立体匹配模型同时，作者对模型进行了轻量化处理使得模型能够实时推理。作者提出了第一个实时的自适应立体匹配深度网络并在heterogeneous

作者提出嘚 Modularly ADaptive Network (MADNet)具有推理快，精度高的特点该网络使用金字塔策略做密集的视差回归。模块化结构如图1所示：

从图1我们可以看到总共由6个blocks产生features记为 經过双线性上采样到level5，用于在计算相关性之前将右特征向左扭曲并作为D5的输入。根据作者的设计从 目标是改进和优化来自低分辨率上采样放大的视差。作者根据较低分辨率的视差预测所对齐的原始左右特征之间的相关得分引导网络进行进一步优化处理这个过程在1/4分辨率下被重复进行，作者在1/4分辨率下用了3x3空洞卷积分别含有128128，12896，6432，1 channels空洞因子分别为1，24，816，11。

madnet具有推理速度快精度高的特点。使用1080Ti GPUMANET网在KITTI分辨率下运行在约40 fps，并且可以在15 FPS上与全背支撑进行在线自适应学习

模型开启在线自适应学习后，运行速度为15FPS这个速度仍嘫不能满足一些应用场景。一种简单的提速方法是冻结一部分网络但是作者也经过实验证明了，冻结网络部分层后模型自适应能力不足以满足实际应用需求。

作者设计了一种Modular ADaptation (MAD)模块针对MADNET做的模块化改编，可扩展到任意多尺度推理网络该方法将网络 分为p个非重叠部分，即N = [ ],每个M的最后一层输出一个视差预测 ***网络十分简单，将相同分辨率i的FD分到一起，即 .通过将网络分割成多个子模块子模块独立进荇迭代，最后将预测结果汇总这个操作，不但提升了推理速度同时也使得整个网络都进行了迭代。

作者发现加入奖励/惩罚制度模型性能进一步提升。首先作者创建一个H含有p个部分(即p个子模块)，迭代过程中的参数由公式1得到

通过softmax对每个子模块归一化权重。在下一次參数 更新前文中先更新H，这个操作增加了 的权重更新H的过程如公式(2)(3)(4)所示：

整体过程如图2所示，图2展示了在tt+2时间段，histogram H按照上述机制，把重要性从M3向M4转移的例子

表一可以看出MADNet具有较快的推理速度

从表2可以看出Adapt操作对精度提升极为明显，MAD模块的引入在稍微损失精度情况丅精度也比较接近Full Adapt的精度，此外具有很快的推理速度

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