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この論文では、アーキテクチャの誘導バイアスを完全に除去するステレオマッチングモデルを提案します。エンドツーエンドの ViT のみを使用し、SOTA の精度と効率性を高めるために大規模な合成データでトレーニングされます。ステレオ タスクは特殊なバイアス (コスト ボリューム、幾何学的制約など) に依存する必要があるという以前の業界のコンセンサスと比較して、これは純粋にデータ駆動型の手法がこのタスクに関して明示的なバイアス手法を上回ることができることを初めて実証したものです。