論文の概要: Depth and DOF Cues Make A Better Defocus Blur Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11334v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 07:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:22:20.234189
• Title: Depth and DOF Cues Make A Better Defocus Blur Detector
• Title（参考訳）: DepthとDOFがデフォーカスブルーの検出器を改良
• Authors: Yuxin Jin, Ming Qian, Jincheng Xiong, Nan Xue, Gui-Song Xia
• Abstract要約: Defocus blur detection(DBD)は、画像内のin-focus領域とout-of-focus領域を分離する。 以前のアプローチでは、デフォーカスのぼやけた領域に焦点をあてた均一な領域を誤って間違えていた。 我々はD-DFFNetと呼ばれるアプローチを提案し、奥行きとDOFの手がかりを暗黙的に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.33757097343283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defocus blur detection (DBD) separates in-focus and out-of-focus regions in an image. Previous approaches mistakenly mistook homogeneous areas in focus for defocus blur regions, likely due to not considering the internal factors that cause defocus blur. Inspired by the law of depth, depth of field (DOF), and defocus, we propose an approach called D-DFFNet, which incorporates depth and DOF cues in an implicit manner. This allows the model to understand the defocus phenomenon in a more natural way. Our method proposes a depth feature distillation strategy to obtain depth knowledge from a pre-trained monocular depth estimation model and uses a DOF-edge loss to understand the relationship between DOF and depth. Our approach outperforms state-of-the-art methods on public benchmarks and a newly collected large benchmark dataset, EBD. Source codes and EBD dataset are available at: https:github.com/yuxinjin-whu/D-DFFNet.
• Abstract（参考訳）: Defocus blur detection(DBD)は、画像内のin-focus領域とout-of-focus領域を分離する。 以前のアプローチでは、フォーカスの偏差の原因となる内部要因を考慮しないため、フォーカスの偏差領域を誤って誤認していた。 深度,深度,深度(DOF)の法則にヒントを得て,深度と深度を暗黙的に組み込んだD-DFFNetという手法を提案する。 これにより、モデルはより自然な方法でデフォーカス現象を理解することができる。 本手法は,事前学習した単分子深度推定モデルから深度知識を得るための深度特徴蒸留法を提案し,DOFと深度の関係を理解するためにDOFエッジロスを用いる。 提案手法は,公開ベンチマークと新たに収集した大規模ベンチマークデータセットEBDにおいて,最先端の手法よりも優れている。 ソースコードとEBDデータセットは、https:github.com/yuxinjin-whu/D-DFFNetで入手できる。

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