Deep Eyes：基于焦栈对的双目聚焦深度估计
计算机视觉与模式识别
2020-08-11 v4
摘要
人类视觉系统依赖双目立体线索和单目聚焦线索来获得有效的 3D 感知。在计算机视觉中，这两个问题传统上在分开的轨道上解决。在本文中，我们提出一种统一的基于学习的技术，同时利用这两类线索进行深度推断。具体而言，我们使用一对焦栈作为输入以模拟人类感知。我们首先通过深度引导的光场渲染构建综合的焦栈训练数据集。然后我们构建三个独立的网络：Focus-Net 从单个焦栈提取深度，EDoF-Net 从焦栈获得扩展景深(EDoF)图像，以及 Stereo-Net 进行立体匹配。我们展示如何将它们集成到一个统一的 BDfF-Net 中以获得高质量深度图。综合实验表明，我们的方法在精度和速度上均优于当前最优方法，并有效模拟人类视觉系统。
引用
@article{arxiv.1711.10729,
title = {Deep Eyes: Binocular Depth-from-Focus on Focal Stack Pairs},
author = {Xinqing Guo and Zhang Chen and Siyuan Li and Yang Yang and Jingyi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10729},
year = {2020}
}