[发明专利]位姿预测方法、模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201910815666.5 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110503689B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 季向阳;李志刚 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06V10/22;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种姿态预测方法、模型训练方法及装置，姿态预测方法包括对待预测的第一图像进行目标识别，确定出目标物体所在区域；根据目标物体所在区域，确定目标图像；将目标图像输入姿态解耦预测模型，进行姿态预测；分别根据姿态解耦预测模型的旋转量分支网络的输出结果和平移量分支网络的输出结果，确定目标物体的旋转量和平移量。通过对物体姿态中的旋转和平移进行解耦，根据本公开实施例的姿态预测方法、模型训练方法及装置能够提高姿态预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
1.一种姿态预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n对待预测的第一图像进行目标识别，确定出目标物体所在区域；/n根据所述目标物体所在区域，确定目标图像；/n将所述目标图像输入姿态解耦预测模型，进行姿态预测，所述姿态解耦预测模型包括基础网络、旋转量分支网络和平移量分支网络，所述基础网络用于从所述目标图像提取特征，所述旋转量分支网络用于根据所述特征对所述目标物体的旋转量进行预测，所述平移量分支网络用于根据所述特征对所述目标物体的平移量进行预测；/n分别根据所述旋转量分支网络的输出结果和所述平移量分支网络的输出结果，确定所述目标物体的旋转量和平移量。/n
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