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申请/专利权人：中国铁塔股份有限公司;铁塔智联技术有限公司
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247323A
主分类号：G06T7/55
分类号：G06T7/55;G06N3/0455;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本说明书实施例公开了一种场景深度估计模型训练方法、场景深度估计方法及装置，该方法包括：获取包含真实图像、第一合成图像和第二合成图像的图像样本集，该第一合成图像是通过真实图像的场景模拟得到，且包含真实场景深度图；第二合成图像是第一合成图像基于真实图像的颜色信息迁移得到；将获取的图像样本集输入神经网络模型，输出图像样本的集中图像样本的预测场景深度图，基于预测场景深度图和真实场景深度图确定的三元损失函数值，调整神经网络模型的参数，如此反复调试将神经网络模型收敛为场景深度估计模型。这样，可以充分利用具有真实场景深度图的合成图像指导神经网络模型的训练，提升训练稳定性，以得到精准收敛的场景深度估计模型。
主权项：1.一种场景深度估计模型训练方法，其特征在于，包括：获取图像样本集；其中，所述图像样本集中包含图像样本和真实场景深度图；所述图像样本，包括：真实图像、第一合成图像以及第二合成图像；所述真实场景深度图，为所述第一合成图像对应的真实场景深度图；所述真实图像为单目图像；所述第二合成图像，通过将所述真实图像的颜色信息迁移至所述第一合成图像得到；循环执行下述操作，直至获得训练收敛的所述神经网络模型，作为场景深度估计模型：将所述图像样本输入神经网络模型，以得到所述神经网络模型预测的所述图像样本的预测场景深度图；根据三元损失函数值，调整所述神经网络模型的参数；所述三元损失函数值包含：基于所述真实场景深度图确定的有监督学习损失函数值，以及，基于所述真实图像的预测场景深度图确定的自监督学习损失函数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国铁塔股份有限公司;铁塔智联技术有限公司 场景深度估计模型训练方法、场景深度估计方法及装置
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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