[发明专利]深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品在审
申请号: | 202110019698.1 | 申请日: | 2021-01-07 |
公开(公告)号: | CN112819874A | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 宋希彬;张良俊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司;百度(美国)有限责任公司 |
主分类号: | G06T7/50 | 分类号: | G06T7/50;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 深度 信息处理 方法 装置 设备 存储 介质 以及 程序 产品 | ||
本公开公开了深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品,涉及图像处理技术领域,尤其涉及计算机视觉技术、深度学习技术和自动驾驶技术。具体实现方案为:通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定目标场景的中间深度信息;将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述目标场景的稠密深度信息。本公开实施例可以提高稠密深度信息预测的准确性。
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及计算机视觉技术、深度学习技术和自动驾驶技术。
背景技术
深度感知是指对同一场景中不同物体的远近的知觉,深度感知是许多计算机视觉任务(例如自动导航任务)中的重要组成部分。
例如,雷达设备通常只能生成稀疏深度图,该稀疏深度图缺失较多的深度数据。深度补全技术是指将采集的离散场景深度信息为输入,恢复稠密场景深度信息的方法。
发明内容
本公开提供了一种深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
根据本公开的一方面,提供了一种通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定目标场景的中间深度信息;
将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述目标场景的稠密深度信息。
根据本公开的另一方面,提供了一种深度信息处理装置,包括:
稀疏深度信息输入模块,用于通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定目标场景的中间深度信息;
稠密深度信息生成模块,用于将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述目标场景的稠密深度信息。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本公开任一实施例所述的深度信息处理方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开任一实施例所述的深度信息处理方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开任一实施例所述的深度信息处理方法。
根据本公开的技术方案,提高稠密深度信息预测的准确性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开实施例的一种深度信息处理方法的示意图;
图2是根据本公开实施例的一种深度信息处理方法的示意图;
图3是可以实现本公开实施例的深度信息补充模型的示意图;
图4是根据本公开实施例的一种深度信息处理方法的示意图;
图5是可以实现本公开实施例的子模型单元的示意图;
图6是可以实现本公开实施例的深度信息补充模型的示意图;
图7是可以实现本公开实施例的子模型单元的示意图;
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