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Please dont release the report + code on the website, pre-publication material for both captures and post-processing
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Author: Saner Halil Baskaya
Contact: baskaya@stanford.edu
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Train_Model_and_Save trains the N2N model and prints out a simple result. In addition to the single-stack results reported in the main text, we evaluated all available 4-frame groups per distance and aggregated the resulting metrics with Multi_Stack_Evaluation.py . The denoised pipeline showed consistent median improvement across groups, indicating the gains are not specific to one chosen stack.”
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Please note that it is not possible to run the codes without the 100 MP depth captures (4 frames per depth), which are large in size and exceeds required size for the source code.