[发明专利]一种基于掩模增强网络模型的无监督深度补全方法有效
| 申请号： | 201911170122.4 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110910327B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈志峰;王涵韬;吴林煌;郭恩特 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/55;G06N3/042;G06N3/088 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于掩模增强网络模型的无监督深度补全方法，包括以下步骤：步骤S1：采集KITTI数据集；步骤S2：构建用于输出稠密深度图的深度图网络模型和用于输出连续两帧之间运动物体和梯度较小区域的掩膜网络模型；步骤S3：构建网络训练的损失函数；步骤S4：根据得到的训练集，对深度图网络和掩膜网络进行无监督训练，并保存深度图网络模型和掩膜网络模型的各项权重值；步骤S5：根据验证集，对深度图网络超参数的调整，重复步骤S4，得到优化后的深度图网络模型；步骤S6：将待补全深度图输入优化后的深度图网络模型，进行深度补全，得到深度补全后的深度图。本发明可以对深度图进行更好补全，用于自动驾驶车辆能够实现更好的进行避障、建图的处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 网络 模型 监督 深度 方法 | ||
【主权项】：
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