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基于方向和尺度自适应卷积神经网络的光场深度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于方向和尺度自适应卷积神经网络的光场深度估计方法。本发明包括如下步骤:步骤1.准备光场数据集,制作训练集和测试集;步骤2.搭建方向和尺度自适应的卷积神经网络SOA‑EPN;步骤3.使用训练集训练搭建好的SOA‑EPN网络;步骤4.使用练好的SOA‑EPN网络在测试集上进行测试;本发明借助于尺度和方向感知卷积神经网络来预测光场深度,不仅利用了多方向,而且很好的处理了遮挡等问题,得到准确的深度估计结果。

著录项

  • 公开/公告号CN108846473B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201810317425.3

  • 发明设计人 周文晖;梁麟开;魏兴明;周恩慈;

    申请日2018-04-10

  • 分类号G06T7/557(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱月芬

  • 地址 310027 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2022-08-23 13:11:39

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