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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Dingkang Hua (검색결과 1 건)
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        CAttNet: A Compound Attention Network for Depth Estimation of Light Field Images

        Dingkang Hua,Qian Zhang,Wan Liao,Bin Wang,Tao Yan 한국정보처리학회 2023 Journal of information processing systems Vol.19 No.4

        Depth estimation is one of the most complicated and difficult problems to deal with in the light field. In thispaper, a compound attention convolutional neural network (CAttNet) is proposed to extract depth maps fromlight field images. To make more effective use of the sub-aperture images (SAIs) of light field and reduce theredundancy in SAIs, we use a compound attention mechanism to weigh the channel and space of the featuremap after extracting the primary features, so it can more efficiently select the required view and the importantarea within the view. We modified various layers of feature extraction to make it more efficient and useful toextract features without adding parameters. By exploring the characteristics of light field, we increased thenetwork depth and optimized the network structure to reduce the adverse impact of this change. CAttNet canefficiently utilize different SAIs correlations and features to generate a high-quality light field depth map. Theexperimental results show that CAttNet has advantages in both accuracy and time.

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