[发明专利]焦点堆栈重建指导下的基于散焦的深度预测方法及系统在审
| 申请号： | 202211125797.9 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115359108A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李学龙;赵斌;司浩哲 | 申请（专利权）人： | 上海人工智能创新中心 |
| 主分类号： | G06T7/571 | 分类号： | G06T7/571;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海智晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31313 | 代理人： | 李镝的 |
| 地址： | 200232 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度预测技术领域，提出一种焦点堆栈重建指导下的基于散焦的深度预测方法及系统。该方法包括下列步骤：进行数据处理，其中对颜色‑深度数据集进行点扩散函数渲染以生成焦点堆栈数据集；向神经网络中输入所述焦点堆栈数据集以生成预测深度和预测全焦点图像；根据所述预测深度和所述预测全焦点图像生成重建焦点堆栈；以及对所述预测深度、所述预测全焦点图像以及所述重建焦点堆栈进行自监督训练。本方法在进行基于散焦的深度预测时可以不依赖于全焦点(AIF)图像，而完全依靠焦点堆栈进行自监督训练，因此具有拥有强大的迁移能力、在工业上能够广泛的应用，并且随着使用的焦点堆栈大小增加可以获得更高的深度预测精度而增加模型大小。 | ||
| 搜索关键词： | 焦点 堆栈 重建 指导 基于 散焦 深度 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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