重写后的标题：CSPN：卷积空间传播网络

简介：
CSPN是一种创新的卷积神经网络架构，专注于通过引入空间信息传播机制来提升特征学习效率和准确性，在图像识别与理解任务中展现出卓越性能。 本段落介绍了卷积空间传播网络（CSPN）模型的实现方法，该模型适用于深度完成和立体深度估计任务。文中提供了两种实现方式：首先使用Pytorch实现了简单的2D CSPN，并结合了“异地”与“转换”操作；其次通过CUDA优化并提供了一个更高效的2D/3D CSPN版本，并将其集成到PaddlePaddle中，以提高稳定性和易用性。 如果您在研究中应用此方法，请引用以下文献： @inproceedings{cheng2018depth, title={Depth estimation via affinity learned with convolutional spatial propagation network}, author={Cheng, Xinjing and Wang, Peng and Yang,}