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        现阶段，微观三维重建领域由于数据样本采集困难、应用场景多元和场景信息不断变换等问题，亟需通过场景和物体的先验知识来提升重建精度和效率。本数据集将图像序列采样间隔、评价窗口尺寸、聚焦测量函数和形貌相似算法等影响三维重建的结果的因素整体内化为标准数据集的构建，以此来作为深度神经网络的输入信息。

        深度图模拟数据集中一共有3000条数据，每一条数据分为两部分：input和label。input中包含模拟待测场景的多聚焦图像栈，label中则对应该图像栈的深度图。

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