[发明专利]一种基于卷积神经网络和注意力机制的光场深度预测方法在审
| 申请号： | 202110732927.4 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113506336A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 张倩;杜昀璋;刘敬怀;花定康;王斌;朱苏磊 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/557 | 分类号： | G06T7/557;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵志远 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络和注意力机制的光场深度预测方法，包括：获取光场图像并对其进行预处理，生成光场图像集；构建光场深度预测模型，该模型包括EPI学习模块、注意力模块和特征融合模块；将光场图像集分别输入EPI学习模块和注意力模块，分别获取光场图像的EPI信息以及各个图像权重；分别将光场图像EPI信息以及各个图像的权重输入特征融合模块，获得光场深度预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、实用性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 注意力 机制 深度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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