[发明专利]一种基于无监督深度学习的光场深度估计方法有效
| 申请号： | 202010581570.X | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111833390B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 周文晖;燕雨祥;洪勇杰;张桦;戴国骏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/088 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督深度学习的光场深度估计方法。本发明设计了无监督损失函数；同时从光场图像中提取一组3×3排列的子光圈图像作为光场深度估计网络的输入，输出中心子光圈图像的视差图，实现端到端的训练。步骤S1.准备光场数据集，制作训练集和测试集；步骤S2.搭建无监督光场深度估计网络；步骤S3.设计无监督光场深度估计损失函数；步骤S4.使用训练集训练无监督光场深度估计网络；本发明通过使用本发明自主搭建的网络结构以及损失函数，在海德堡图像处理实验室提供的4D光场数据集评测网站上，可以获得优于其它无监督深度估计方法的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 深度 学习 估计 方法 | ||
【主权项】：
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