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申请/专利权人：豪威科技(武汉)有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的PDAF置信度计算方法，包括：采集图像数据并进行数据预处理，同时进行PDAF分类网络设计；训练PDAF分类网络参数，获得PDAF分类网络模型；输入PD图像至所述PDAF分类网络模型，输出Defocus值的概率分布；以及根据所述Defocus值的概率分布输出Defocus值与置信度。本发明通过对PDAF分类网络参数进行训练，根据PDAF分类网络模型输出的概率分布，不仅可以输出Defocus值，也可以输出对应的置信度，可以有效避免CNNPDAF预测错误时引起的对焦错误。
主权项：1.一种基于深度学习的PDAF置信度计算方法，其特征在于，包括：采集图像数据并进行数据预处理，同时进行PDAF分类网络设计；训练PDAF分类网络参数，获得PDAF分类网络模型；输入PD图像至所述PDAF分类网络模型，输出Defocus值的概率分布；以及根据所述Defocus值的概率分布输出Defocus值与置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 豪威科技(武汉)有限公司 一种基于深度学习的PDAF置信度计算方法
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