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【摘 要】
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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
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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图学学报
【发表日期】
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2020年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61876057,61971177)
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