基于结构重参数化的抗遮挡光场深度估计网络

针对光场深度估计网络结构中运算时间较长的问题,设计了一种能够被重参数化的多分支串联残差块结构(Res-DBLB),加快了网络运算速度,同时引入复合卷积块(RepConv)和卷积注意力模块(CBAM),优化网络性能.对于复杂的遮挡场景,利用深度图生成遮挡掩码,计算遮挡感知成本的构造函数,消除遮挡的负面影响.实验结果表明:与传统方法相比,该算法的均方误差和坏像素率更低,推理速度更快,同时在复杂遮挡场景中表现出较高的稳健性.