cv君: 看了论文，文章通过时序的损失替代mse，来感知序列变化，通过固定的热编码，来解决训练时使用一堆focal stacks，而实际使用时，仅需要输入一张图及其focus index即可，甚至不需要index，前提是你的focus range固定，因为作者的相机是固定focal的也就是focus range 固定，所以这套放到变焦相机中，要做focus映射，可以使用简单的归一化映射或者分阶段映射，但都会有点误差；

cv君: 想请问一下，这样的一组图像输入，输出最佳预测，那自动对焦实际使用时怎么弄呢，难道还要focal移动一轮（因为这样才能采集到focal stack呀），然后再去看哪个图最清晰，然后再移动过去，那时间复杂度就是O(n),比反差对焦慢多了，而且画面必定呼吸一大次

weixin_47276231: 求代码 谢谢

weixin_47276231: 求完整代码

2301_81267430: 请问这里unet扮演了一个什么角色，因为这里建立的模型中的未知量我们都可以通过标定得出。那这里深度学习的框架又有什么用呢。