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Deep Depth from Defocus: How Can Defocus Blur Improve 3D Estimation Using Dense Neural Networks?

机译：散焦深度深度：如何使用密集的神经网络来改善3D估计的灰度模糊？

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作者
Marcela Carvalho; Bertrand Le Saux; Pauline Trouvé-Peloux; Andrés Almansa; Frédéric Champagnat;
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年度 2019
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2. A Spiking Neural Network Model of Depth from Defocus for Event-based Neuromorphic Vision [J] . Germain Haessig, Xavier Berthelon, Sio-Hoi Ieng, Scientific reports. . 2019,第1期

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3. Vehicle Detection in Aerial Images Based on 3D Depth Maps and Deep Neural Networks [J] . Saleh Javadi, Mattias Dahl, Mats I. Pettersson Quality Control, Transactions . 2021,第1期

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4. Deep Depth from Defocus: How Can Defocus Blur Improve 3D Estimation Using Dense Neural Networks? [C] . Marcela Carvalho, Bertrand Le Saux, Pauline Trouve-Peloux, European Conference on Computer Vision . 2019

机译：散焦深度深度：如何使用密集的神经网络来改善3D估计的灰度模糊？
5. Integrating a Neural Network for Depth from Defocus with a Single MEMS Actuated Camera [D] . Pham, Nancy. 2020

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6. A Spiking Neural Network Model of Depth from Defocus for Event-based Neuromorphic Vision [O] . Germain Haessig, Xavier Berthelon, Sio-Hoi Ieng, -1

机译：基于事件的神经形态视觉的散焦深度神经网络模型
7. Improved Estimation of defocus blur and spatial shifts in spatial domain: A homotopy-based approach [O] . F. Deschênes, D. Ziou, P. Fuchs 2008

机译：空间域中离焦模糊和空间位移的改进估计：基于同伦的方法

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