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申请/专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日：2022-12-21
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247352A
主分类号：G06T7/80
分类号：G06T7/80;G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06T7/30;G06T5/80;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请揭示了一种基于深度学习的双目立体匹配方法、装置、设备及介质，其中方法包括：将所述目标左视角图像和所述目标右视角图像输入预设的目标立体匹配模型进行立体匹配，得到各个尺度各自对应的目标单尺度左视差图及目标单尺度右视差图；其中，所述目标立体匹配模型的训练步骤包括：获取多个单批次训练样本集，其中，每个所述单批次训练样本集中包含至少一个源域训练样本和至少一个目标域训练样本；采用各个所述单批次训练样本集，对预设的初始模型进行立体匹配训练，得到所述目标立体匹配模型。通过采用同时包含目标域和源域的训练样本的单批次训练样本集训练初始模型，从而提高了目标立体匹配模型的领域范化能力。
主权项：1.一种基于深度学习的双目立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取双目摄像设备在目标时刻对目标域中的目标对象拍摄得到的目标左视角图像和目标右视角图像；将所述目标左视角图像和所述目标右视角图像输入预设的目标立体匹配模型进行立体匹配，得到各个尺度各自对应的目标单尺度左视差图及目标单尺度右视差图；其中，所述目标立体匹配模型的训练步骤包括：获取多个单批次训练样本集，其中，每个所述单批次训练样本集中包含至少一个源域训练样本和至少一个目标域训练样本；采用各个所述单批次训练样本集，对预设的初始模型进行立体匹配训练，得到所述目标立体匹配模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司 基于深度学习的双目立体匹配方法、装置、设备及介质
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