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基于学习的深度解缩光场重建与视差估计应用
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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
本文介绍了一种提升光场相机深度估计性能的深度解耦机制，通过改进特征提取器和网络结构实现最先进性能。还设计了块遍历角度超分辨率策略，减少内存使用量，具有更好的重建性能。
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关键要点
- 提出了一种深度解耦机制，以提升光场相机的深度估计性能。
- 通过改进特征提取器和网络结构，实现了最先进的性能。
- 设计了块遍历角度超分辨率策略，减少内存使用量。
- 该策略在高内存使用情况下仍具有更好的重建性能。
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