Vi presenterar en helt konvolutionell autoencoder för ljusfält, som tillsammans kodar stackar av horisontella och vertikala epipolära plan bilder genom ett djupt nätverk av kvarvarande lager. Ljusfältets komplexa struktur reduceras därmed till en jämförelsevis lågdimensionell representation, som kan avkodas på olika sätt. De olika uppkonvolutionsvägarna som vi för närvarande stöder är för skillnadsuppskattning och separation av ljusfältet till diffusa och speculära inneboende komponenter. Nyckelidén är att vi tillsammans kan utföra oövervakad utbildning för nätverkets autoenkoderbana och övervakad utbildning för de andra dekodrarna. På så sätt hittar vi funktioner som både är skräddarsydda för respektive uppgifter och generaliserar väl till dataset för vilka endast exempel ljusfält finns tillgängliga. Vi ger en omfattande utvärdering av syntetiska ljusfältsdata och visar att nätverket ger goda resultat på tidigare osedda verkliga data som fångas upp av en Lytro Illum-kamera och olika gångarter.
Alperovitj m.fl. REF presenterar en helt konvolutionell autoencoder för ljusfältsbilder, som kan avkodas på en mängd olika sätt för att förvärva skillnadskarta, diffusa och speculära inneboende komponenter.
Light Field Intrinsics with a Deep Encoder-Decoder Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}