[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，包括：

获取第一目标图像和第二目标图像，其中，所述第一目标图像和所述第二目标图像为双目视觉图像；

将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入预先训练的卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括至少一组子网络，所述至少一组子网络中的每组子网络包括卷积层以及与该卷积层连接的相关层；

对于所述至少一组子网络所包括的卷积层中的每个卷积层，获取存储为八位定点数的、该卷积层的卷积核，并基于该卷积层所输入的两个图像和所获取的卷积核，分别生成所输入的两个图像的特征图像；

对于所述至少一组子网络所包括的相关层中的每个相关层，基于该相关层所连接的卷积层所生成的两个特征图像，确定用于输入该相关层的两个图像，基于该相关层所输入的两个图像，生成用于表征该相关层所输入的两个图像的相关程度的相关图像；

基于所生成的相关图像，生成用于表征所述第一目标图像和所述第二目标图像的视差的视差图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于该相关层所连接的卷积层所生成的两个特征图像，确定用于输入该相关层的两个图像，包括：

基于该相关层所连接的卷积层所生成的特征图像中的第二特征图像，生成该相关层所连接的卷积层所生成的特征图像中第一特征图像的预测图像；

将所生成的第一特征图像的预测图像以及该相关层所连接的卷积层所生成的特征图像中的第一特征图像确定为用于输入该相关层的两个图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于该卷积层所输入的两个图像和所获取的卷积核，分别生成所输入的两个图像的特征图像，包括：

对于该卷积层所输入的两个图像中的每个图像，执行以下步骤：

将该图像转化为存储为八位定点数的初始图像；

对存储为八位定点数的初始图像和所获取的卷积核进行卷积计算，获得存储为六十四位定点数的初始特征图像；

基于所获得的存储为六十四位定点数的初始特征图像，生成该图像的特征图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所获得的存储为六十四位定点数的初始特征图像，生成该图像的特征图像，包括：

将所获得的存储为六十四位定点数的初始特征图像转化为存储为十六位浮点数的初始特征图像；

将所述存储为十六位浮点数的初始特征图像确定为该图像的特征图像。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述基于该相关层所输入的两个图像，生成用于表征该相关层所输入的两个图像的相关程度的相关图像，包括：

对于该相关层所输入的两个图像中的每个图像，将该图像转化为存储为一位定点数的初始图像；

对所转化的两个存储为一位定点数的初始图像进行相关运算，获得存储为六十四位定点数的初始相关图像；

基于所获得的存储为六十四位定点数的初始相关图像，生成用于表征该相关层所输入的两个图像的相关程度的相关图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所获得的存储为六十四位定点数的初始相关图像，生成用于表征该相关层所输入的两个图像的相关程度的相关图像，包括：

将所获得的存储为六十四位定点数的初始相关图像转化为存储为十六位浮点数的初始相关图像；

将所述存储为十六位浮点数的初始相关图像确定为用于表征该相关层所输入的两个图像的相关程度的相关图像。