阅读笔记:Binocular Fusion Net: Deep Learning Visual Comfort Assessment for Stereoscopic 3D

题目：双目融合网络：立体舒适度评估的深度学习 深度网络：BFN：双目融合深度网络，学习双目特征；DRN：视差正则化网络，提升预测结果； 整体框图： 训练： 测试： CNN的主要组成：卷积层，下采样层，激活层，全连接层； 数据库：MPI-Sintel和IEEE-SA 实验过程：用MPI训练DRN，获取初始参数，利用该参数在IEEE上训练。将DRN和BFN端到端的连接，十则交叉验证。 实验结果： 1.

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