[发明专利]基于遮挡区域迭代优化的光场深度自监督学习方法在审
| 申请号： | 202011151995.3 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112288789A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 周文晖;洪勇杰;莫良言;张桦;戴国骏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/557 | 分类号： | G06T7/557;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遮挡区域迭代优化的光场深度自监督学习方法。本发明步骤如下：S1：从光场图像中提取网络输入；S2：搭建自监督光场深度估计网络，网络输出为中心子光圈图像的视差图。S3：设计基于遮挡掩模的自监督学习损失函数，设定初始遮挡掩模为无遮挡情况。S4：优化基于遮挡掩模的自监督学习损失函数，训练自监督光场深度估计网络。S5：利用步骤S4中训练完成的自监督光场深度估计网络预测得到中心子光圈图像的视差图，计算中心子光圈图像的遮挡区域，更新遮挡掩模。S6：若更新前和更新后遮挡掩模的差异小于设定阈值，则退出迭代优化；否则返回步骤S4。本发明实现遮挡区域的迭代优化，同时优化光场深度估计结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遮挡 区域 优化 深度 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
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