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摘要
为了精确而鲁棒地估计光场深度值，提出了一种多级神经网络渐进优化的深度值估计方法。采用四级深度神经网络分别对水平、垂直、对角线和反对角线方向的子孔径图像提取特征并估计中心视点的深度图；各子网络内部利用含跳跃连接的编码器-解码器结构提取全局特征和局部特征；各级子网络之间采用渐进优化的结构和训练策略，即前级子网络生成的深度图作为后级子网络的输入以引导其深度值估计。实验结果表明，所提方法可生成高质量的场景深度图，尤其在物体边界处可得到更加准确的轮廓。此外，该方法对不同分辨率的输入图像均具有良好的鲁棒性，还有高效推理深度值的优点，可更好地满足实际应用的需求。
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