[发明专利]基于强化学习的无标签六维物体姿态预测方法及装置有效
| 申请号： | 202010191659.5 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111415389B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 季向阳;邵键准 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06N3/092;G06N3/0895 |
| 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： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的无标签六维物体姿态预测方法及装置。所述技术方案包括：获取待预测的目标图像，所述目标图像为包括目标对象的二维图像；根据所述目标图像，采用预先训练得到的姿态预测模型进行姿态预测得到预测结果，所述姿态预测模型是根据样本图像进行强化学习得到的模型；根据所述预测结果，确定所述目标对象的三维位置和三维方向。本公开实施例通过引入强化学习来训练姿态预测模型，根据目标图像采用预先训练得到的姿态预测模型进行姿态预测，使得在没有真实的姿态标注的情况下可以解决基于二维图像的六维物体姿态估计的问题，保证了无标签六维物体姿态预测的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 标签 物体 姿态 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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