[发明专利]视角合成网络的训练方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种视角合成网络的训练方法，其特征在于，包括：

接收真实已知视角图；

通过视角合成网络，将所述真实已知视角图，合成为模拟未知视角图；

分解所述模拟未知视角图，得到模拟已知视角图；

将所述模拟已知视角图与所述真实已知视角图进行比较，得到视图差异信息；

将所述视图差异信息输入至网络优化器；所述网络优化器用于将所述视图差异信息反向传播至所述视角合成网络，以调整所述视角合成网络的图像合成参数；

所述真实已知视角图为真实侧面视角图，所述通过视角合成网络，将所述真实已知视角图，合成为模拟未知视角图，包括：将所述真实侧面视角图，输入至所述视角合成网络；所述视角合成网络用于对所述真实侧面视角图降维，并将降维后的真实侧面视角图，合成为模拟正面视角图；接收所述视角合成网络输出的模拟正面视角图，作为所述模拟未知视角图；

所述分解所述模拟未知视角图，得到模拟已知视角图，包括：将所述模拟正面视角图，输入至视角分解网络；所述视角分解网络用于将所述模拟正面视角图分解为模拟侧面视角图；接收所述视角分解网络输出的模拟侧面视角图，作为所述模拟已知视角图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述模拟未知视角图及其对应的真实未知视角图输入至视图判别器；所述视图判别器用于判断所述模拟未知视角图和所述真实未知视角图是否一致；

当所述视图判别器判定为不一致，则继续对所述视角合成网络进行训练；

当所述视图判别器误判为一致，则结束训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视图判别器具体用于根据所述模拟未知视角图与所述真实未知视角图之间的像素分布差异，判断所述模拟未知视角图和所述真实未知视角图是否一致。

4.一种视角合成网络的训练装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收真实已知视角图；

合成模块，用于通过视角合成网络，将所述真实已知视角图，合成为模拟未知视角图；

分解模块，用于分解所述模拟未知视角图，得到模拟已知视角图；

比较模块，用于将所述模拟已知视角图与所述真实已知视角图进行比较，得到视图差异信息；

训练模块，用于利用所述视图差异信息，对所述视角合成网络进行训练；

所述训练模块包括训练输入子模块，用于将所述视图差异信息输入至网络优化器；所述网络优化器用于将所述视图差异信息反向传播至所述视角合成网络，以调整所述视角合成网络的图像合成参数；

所述真实已知视角图为真实侧面视角图，所述合成模块包括：合成输入子模块，用于将所述真实侧面视角图，输入至所述视角合成网络；所述视角合成网络用于对所述真实侧面视角图降维，并将降维后的真实侧面视角图，合成为模拟正面视角图；合成接收子模块，用于接收所述视角合成网络输出的模拟正面视角图，作为所述模拟未知视角图；

所述分解模块包括：分解输入子模块，用于将所述模拟正面视角图，输入至视角分解网络；所述视角分解网络用于将所述模拟正面视角图分解为模拟侧面视角图；分解接收子模块，用于接收所述视角分解网络输出的模拟侧面视角图，作为所述模拟已知视角图。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：

判别模块，用于将所述模拟未知视角图及其对应的真实未知视角图输入至视图判别器；所述视图判别器用于判断所述模拟未知视角图和所述真实未知视角图是否一致；

所述训练模块，还用于当所述视图判别器误判为一致，则结束训练。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述视图判别器具体用于根据所述模拟未知视角图与所述真实未知视角图之间的像素分布差异，判断所述模拟未知视角图和所述真实未知视角图是否一致。