خصائص الاستشعار النشط والسلبي لعمق السطح المكملة تدفع إلى دمج مستشعر ليدار (LiDAR) والكاميرا الاستريو لتحسين استشعار العمق. بدلاً من دمج العمق المقدر مباشرة بين ليدار والاستريو، نستفيد من شبكة التوافق الاستريو باستخدام تقنيتين محسنتين: دمج الإدخال وتطبيع حجم التكلفة الشرطي (CCVNorm) على المعلومات الليدارية. الإطار المقترح عام ومدمج بقوة مع مكون حجم التكلفة الذي يتم استخدامه بشكل شائع في شبكات التوافق الاستريو. قمنا بالتحقق تجريبيًا من فعالية ومتانة طريقتنا على مجموعات بيانات KITTI Stereo و Depth Completion، مما أدى إلى تحقيق أداء متفوق مقابل استراتيجيات الدمج المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، أظهرنا أن الطريقة المقترحة، مع توسيع هرمي لـ CCVNorm، تجلب زيادة طفيفة فقط في وقت الحساب وحجم النموذج للشبكة الاستريو. للمزيد من المعلومات حول الصفحة الرئيسية للمشروع، راجع https://zswang666.github.io/Stereo-LiDAR-CCVNorm-Project-Page/