[发明专利]用于生成模型的方法和装置在审
| 申请号： | 201810226585.7 | 申请日： | 2018-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN108364029A | 公开（公告）日： | 2018-08-03 |
| 发明（设计）人： | 刘经拓 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于生成模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取多个样本结构光图像和与多个样本结构光图像中的每个样本结构光图像对应的样本非结构光图像；提取预先建立的生成式对抗网络；利用机器学习方法，将多个样本结构光图像中的每个样本结构光图像作为生成网络的输入，将生成网络输出的图像和输入生成网络的样本结构光图像对应的非结构光图像作为判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为非结构光图像生成模型。该实施方式提高了用于获得非结构光图像的非结构光图像生成模型的灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 样本结构 光图像 结构光图像 生成模型 网络 方法和装置 机器学习 输入生成 网络确定 网络输出 预先建立 生成式 样本 图像 对抗 申请 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成模型的方法，包括：获取多个样本结构光图像和与所述多个样本结构光图像中的每个样本结构光图像对应的样本非结构光图像，其中，样本结构光图像是在结构光照射下拍摄的图像，样本非结构光图像是在非结构光照射下拍摄的图像；提取预先建立的生成式对抗网络，其中，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络，生成网络用于利用所输入的结构光图像生成非结构光图像，判别网络用于确定输入所述判别网络的图像是否是生成网络输出的图像；利用机器学习方法，将所述多个样本结构光图像中的每个样本结构光图像作为生成网络的输入，将生成网络输出的图像和输入生成网络的样本结构光图像对应的非结构光图像作为判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为非结构光图像生成模型。
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