[发明专利]用于生成信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

摘要

本申请实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取第一图像，以及获取第二图像；将第一图像输入至预先训练的、用于提取特征图像的卷积神经网络，得到第一图像的输出特征图像，以及将第二图像输入至卷积神经网络，得到第二图像的输出特征图像；将第一图像的输出特征图像和第二图像的输出特征图像输入至预先训练的第一光流预测模型，得到第一图像和第二图像之间的第一预测光流。该实施方式实现了基于两幅图像分别对应的特征图像，利用人工神经网络的方法预测两幅图像之间的光流。

主权项

1.一种用于生成信息的方法，包括：/n获取第一图像，以及获取第二图像；/n将所述第一图像输入至预先训练的、用于提取特征图像的卷积神经网络，得到所述第一图像的输出特征图像，以及将所述第二图像输入至所述卷积神经网络，得到所述第二图像的输出特征图像；/n将所述第一图像的输出特征图像和所述第二图像的输出特征图像输入至预先训练的第一光流预测模型，得到所述第一图像和所述第二图像之间的第一预测光流，其中，所述第一光流预测模型用于根据两幅图像分别对应的特征图像预测两幅图像之间的光流；/n其中，所述第一光流预测模型包括第一子模型和第二子模型；以及所述将所述第一图像的输出特征图像和所述第二图像的输出特征图像输入至所述第一光流预测模型，得到所述第一图像和所述第二图像之间的第一预测光流，包括：将所述第一图像的输出特征图像和所述第二图像的输出特征图像输入至所述第一子模型，得到所述第一图像和所述第二图像之间的初始光流；根据所述初始光流，对所述第二图像进行变换处理以预测第一图像，得到初始预测图像，以及确定所述初始预测图像与所述第一图像的差值图像作为初始差值图像；将所述第一图像、所述第二图像、所述初始预测图像、所述初始光流、所述初始差值图像输入至所述第二子模型，得到所述第一图像和所述第二图像之间的第一预测光流。/n