メインギャップを吸収するために、まず中間表現としてデフォーカス量マップを生成するネットワークを挟んだことが新規性。CGと実画像ではドメインギャップが激しいが、ボケ量はそうではないということ。DefocusNetは４層の非常に浅いネットワークで良い、なぜならシャープさをもとにデフォーカス量を推定するので局所的な特徴量さえ得られればよいから。

自身のMobile depth datasetで直接Depthを推定する手法と比較して、MSEの改善を確認。

リフォーカスなどのアプリケーションのために全焦点画像を生成するネットワークも用意しており、既存検討だけでなく実用性も視野に入れている。