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申请/专利权人：辉达公司
摘要：本发明公开了小样本视点估计。从3D投影图像时，必须确定图像中对象相对于相机的视点。由于图像本身不具有足够的信息来确定图像中各个对象的视点，因此必须采用估计视点的技术。迄今为止，神经网络已被用于以对象类别为基础来推理这种视点估计，但是必须首先用已经人工创建的大量示例进行训练。本公开提供了一种神经网络，其被训练为仅从少量示例图像学习能够推理针对新对象类别的视点估计的唯一视点估计网络。
主权项：1.一种用于视点估计的方法，包括：在设备处：使用元学习，训练神经网络的类别特定视点估计块，以能够学习能够推理针对所述类别特定视点估计块针对其还没有被训练的新对象类别的视点估计的唯一视点估计网络；由所述神经网络的类别无关特征提取块处理所述新对象类别的多个图像，以提取所述多个图像中的每个图像中的对象的特征，其中所述类别无关特征提取块被训练以从包括在对象类别的有限集中的对象中提取通用特征；使用所述特征，学习能够推理针对所述新对象类别的视点估计的所述唯一视点估计网络。
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