WEKO3
アイテム
Deep Depth from Focal Stack with Defocus Model for Camera-Setting Invariance
http://hdl.handle.net/10061/0002001026
http://hdl.handle.net/10061/0002001026709330ab-2e41-4459-b3db-a7faf46fe360
| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2025-06-27 | |||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | Deep Depth from Focal Stack with Defocus Model for Camera-Setting Invariance | |||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Depth from focus/defocus | |||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Deep learning | |||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Focal stack | |||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Cost volume | |||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||||
| 著者 |
藤村, 友貴
× 藤村, 友貴
× Iiyama, Masaaki
× 舩冨, 卓哉
× 向川, 康博
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | We propose deep depth from focal stack (DDFS), which takes a focal stack as input of a neural network for estimating scene depth. Defocus blur is a useful cue for depth estimation. However, the size of the blur depends on not only scene depth but also camera settings such as focus distance, focal length, and f-number. Current learning-based methods without any defocus models cannot estimate a correct depth map if camera settings are different at training and test times. Our method takes a plane sweep volume as input for the constraint between scene depth, defocus images, and camera settings, and this intermediate representation enables depth estimation with different camera settings at training and test times. This camera-setting invariance can enhance the applicability of DDFS. The experimental results also indicate that our method is robust against a synthetic-to-real domain gap. | |||||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : International Journal of Computer Vision 巻 132, 号 6, p. 1970-1985, 発行日 2024-06-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Springer | |||||||||||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 1573-1405 | |||||||||||||||||||||||||
| 出版者版DOI | ||||||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isReplacedBy | |||||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1007/s11263-023-01964-x | |||||||||||||||||||||||||
| 出版者版URI | ||||||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isReplacedBy | |||||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-023-01964-x | |||||||||||||||||||||||||
| 権利 | ||||||||||||||||||||||||||
| 権利情報Resource | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |||||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | $00A9 The Author(s) 2023.This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecomm ons.org/licenses/by/4.0/ |
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| 著者版フラグ | ||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||||||||||||||||||
| 助成情報 | ||||||||||||||||||||||||||
| 助成機関名 | Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) | |||||||||||||||||||||||||
| 研究課題番号 | 22K17911 | |||||||||||||||||||||||||
| 研究課題名 | カメラ撮像モデルと深層学習の融合－ボケ画像からの距離推定手法における検証 | |||||||||||||||||||||||||
