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从事件焦平面堆栈中获取密集深度
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于卷积神经网络的方法，从事件相机生成的事件流中估计密集深度。通过合成事件焦平面堆栈训练网络，显著提升了对不同场景的适应能力，结果表明该方法优于失焦深度方法。
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关键要点
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本文研究如何从事件相机生成的事件流中估计密集深度。
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提出了一种基于卷积神经网络的方法。
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通过合成事件焦平面堆栈来训练网络。
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显著提高了对不同场景结构的适应能力。
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研究结果表明该方法在合成和真实数据集上均优于基于失焦深度的方法。
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