従来のedge-drivenなdefocus map推定では、物体の境界が曖昧な場合や異なる距離にある物体がある場合の誤差が大きいのが問題となっていた。そこで、CNNをもちいたend-to-endなdefocus map推定の手法を提案している。学習時に合成画像を用いるため、Domain Adaptaionにより実画像への適応を行う。