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题名基于改进DFVDFF网络的变焦深度测量
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作者
赵涂昊
夏小东
付茂栗
王觅
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机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学计算机科学与技术学院
深圳市中钞科信金融科技有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期223-228,共6页
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文摘
针对差分聚焦体(DFV)与变焦深度测量(DFF)联合应用的网络(简称为DFVDFF)精度较低的问题,首先,将特征提取模块的网络结构替换为UNet++,并在深度信息提取模块内增加注意力机制,通过关注重要的特征并融合深层特征和浅层特征提升网络预测的精度;然后,针对DFVDFF生成的深度图纹理边界模糊的问题,使用结构相似度和平滑平均绝对误差融合的损失函数替换原有的平滑平均绝对误差损失函数,通过提升损失函数对纹理边界的敏感程度引导网络生成更清晰的边界。实验结果表明,改进后的网络在有噪声的DDFF-12数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了7.40%;在无噪声的FoD500数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了19.07%。并且,改进后的网络在两个数据集上生成的深度图比DFVDFF网络生成的深度图具有更清晰的纹理边界。
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关键词
深度学习
变焦深度测量
dfvdff
结构相似度
损失函数
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Keywords
deep learning
Depth From Focus(DFF)
dfvdff
structural similarity
loss function
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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