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17(1),2287\u20132318(2016)“,“journal-title”:“JMLR”},{“key”:“39_CR44”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhao,H.,Shi,J.,Qi,X.,WangZhou,C.,Zhang,H.,Shen,X.,Jia,J.:立体匹配的无监督学习。In:ICCV(2017)“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.174“}],”container-title“:[”Computer Vision\u2013 ECCV 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