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光场图像，将合成图像和ground-truth配对作为网络的输入，用于网络训练。VCD网络（VCD－Net）设计成每个合成光场图像首先被重新排列成不同的视角，从中提取特征并将其合并到每个卷积层的多个通道中。然后将最终输出通道分配给代表不同深度的多个平面以生成图像堆栈（image stack）。使用级联卷积层（U-Net 架构、见图２）重复提取特征，该VCD程序生成了中间三维重建（图1b，步骤２）。像素均方误差被计为损失函数，以表示这些输出与ground-truth的差异。通过迭代最小化损失函数（图1b，步骤 3），深度学习VCD－Net被逐渐强化，直到它可以在整个成像深度推测出均匀分辨率的三维 ...
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