用于单目深度估计的光圈监督

我们提出一种新方法，利用相机光圈提供的信息作为监督来训练机器学习算法从单幅图像估计场景深度。先前工作使用深度传感器的输出或同一场景的异视角图像作为监督，而我们的方法改用同一视角下以变化相机光圈拍摄的图像。为使学习算法能将光圈效应用作监督，我们引入两个可微光圈渲染函数，利用输入图像与预测深度来模拟真实相机光圈引起的景深效应。我们端到端训练一个单目深度估计网络，以预测能最佳解释这些有限光圈图像为输入全对焦图像散焦模糊渲染的场景深度。