Att uppskatta en bilds brännvidd är ett viktigt förbearbetningssteg för många tillämpningar. Trots detta är befintliga metoder för enseende fokal längduppskattning begränsade genom att de kräver att särskilda geometriska kalibreringsobjekt, såsom ortogonala försvinnande punkter, co-planar cirklar, eller ett kalibreringsgaller, uppstår i synfältet. I detta arbete utforskar vi tillämpningen av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk, tränad på naturliga bilder som erhållits från Internet fotosamlingar, för att direkt uppskatta brännvidden med endast rå pixel intensitet som ingångsfunktioner. Vi presenterar kvantitativa resultat som visar förmågan hos vår teknik att uppskatta brännvidden med jämförelser mot flera basala metoder, inklusive en automatisk metod som använder ortogonala försvinnande punkter.
Arbetare m.fl. REF använder denna metod för att förutsäga kamerans brännvidd genom att uppskatta synfältet direkt från en bild med hjälp av ett CNN.
DEEPFOCAL: A method for direct focal length estimation
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}