[发明专利]深度估计装置的训练方法、深度估计设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711128851.4 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109785376B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 李斐;刘汝杰 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 康建峰;韩雪梅 |
| 地址： | 日本神*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度估计装置的训练方法、深度估计设备及存储介质。所述方法包括：向n个所述装置中的每个装置输入n个样本图像，输入至所述装置的n个样本图像的顺序被设置成使得各个装置所接收的第1个样本图像彼此不同，n为大于等于2的整数；利用所述装置所包含的第一神经网络，基于n个样本图像来估计第1个样本图像的深度图和从拍摄其他样本图像的相机的坐标系变换至拍摄第1个样本图像的相机的坐标系的变换矩阵；基于所述变换矩阵来构建使得n个装置相互关联的第一损失函数；以及通过使包括所述第一损失函数的总体损失函数最小化来确定所述装置的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 估计 装置 训练 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种对深度估计装置进行训练的方法，所述装置用于估计图像的深度，所述方法包括：向n个所述装置中的每个装置输入n个样本图像，输入至所述装置的n个样本图像的顺序被设置成使得各个装置所接收的第1个样本图像彼此不同，n为大于等于2的整数；利用所述装置所包含的第一神经网络，基于n个样本图像来估计第1个样本图像的深度图和从拍摄其他样本图像的相机的坐标系变换至拍摄第1个样本图像的相机的坐标系的变换矩阵；基于所述变换矩阵来构建使得n个装置相互关联的第一损失函数；以及通过使包括所述第一损失函数的总体损失函数最小化来确定所述装置的参数。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于富士通株式会社，未经富士通株式会社许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711128851.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：基于3D建模的距离检测方法及装置
- 下一篇：弓网状态的检测方法
