摘要：立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。