科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
光场相机可以仅在一次拍摄中记录场景的空间和角度信息，所生成的图像与传统二维图像相比包含了更多的信息，在深度估计任务方面更具有优势。为了利用光场图像获取高质量的场景深度，基于其多视角的表征方式，提出了一种具有多通道信息高效融合结构的特征融合网络。在人为选择特定视角的基础上，使用不同尺寸卷积核来应对不同的基线变化；同时针对光场数据的多路输入特点搭建了特征融合模块，并利用双通道的网络结构整合神经网络的前后层信息，提升网络的学习效率并减少信息损失。在new HCI数据集上的实验结果显示，该网络在训练集上的收敛速度较快，可以在非朗伯场景中实现精确的深度估计。并且在MSE指标的平均值表现上要优于所对比的其...
- 单位
