[发明专利]深度立体：学习从现实世界形象预测新视图有效
| 申请号： | 201680019917.3 | 申请日： | 2016-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN107438866B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | J.弗林;K.斯内夫利;I.纽兰德;J.菲尔宾 | 申请（专利权）人： | 谷歌公司 |
| 主分类号： | G06T15/20 | 分类号： | G06T15/20 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 王新宇;邵亚丽 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 使用深度网络的深度学习以从现有图像预测新视图的系统和方法可以从大规模数据生成和改进模型和表示。该深度学习的系统和方法可以采用从大量提出图像集合训练的，直接从像素执行新视图合成的深度架构。采用该类型的深度网络的系统可以基于相邻视图的像素产生未看见的视图的像素，有助于应用于图形生成。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 立体 学习 现实 世界 形象 预测 视图 | ||
【主权项】：
一种方法，包括：从数据库访问多个提出图像集合，所述多个提出图像集合分别与多个场景对应，所述多个提出图像集合中的每一个包括所述多个场景的相应场景的多个视图；根据自动视图生成算法，基于从与所述场景对应的提出图像集合中包括的多个场景视图中选出的视图生成所请求的场景视图，其中，所请求的场景视图不包括在相应的提出图像集合中包括的多个场景视图中；比较由自动视图生成算法生成的场景视图与已知的场景视图；和基于所述比较更新视图生成算法。
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