立体匹配数据缩放规律研究与X Stereo数据集发布

2026年10月30日，Tong Zhao等作者在arXiv Computer Vision发布论文，初步研究立体匹配的域内与跨域数据缩放规律，并公开含20万样本的合成数据集X Stereo。论文称，在五个大规模数据集上的域内训练呈现两阶段行为：从标准幂律过渡到饱和，且固定模型下临界转折点近似不变；跨域性能对源域数据规模的依赖明显更弱且更难预测，分布与覆盖多样性对缩小域差距更有效。论文注明X Stereo数据集已公开，并给出访问链接。目前进展为论文与数据集发布，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。