[发明专利]一种基于对抗性训练的多视图立体深度估计方法在审
| 申请号： | 202011037998.4 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112184731A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 王亮;范德巧;李建书 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗性训练的多视图立体深度估计方法。在对抗性训练网络中，生成网络学习图像与其对应深度图之间的映射，判别网络将学习区分深度图是来自生成模块还是基准深度。训练时，结合生成损失函数和交叉熵对抗损失函数，训练整个网络。本发明通过对抗性训练来提高多视图立体深度估计的深度学习能力，通过生成对抗网络GAN在图像深度方向收集空间和时间上的上下文信息，从而允许网络结合更多的全局信息。本发明的对抗性训练网络利用生成模块和判别模块的对抗性训练，采用梯度惩罚作为一种软约束的对抗损失函数，改进了原始生成对抗网络训练过程，显著减少了网络训练和测试期间的内存占用和运行时间，提高了多视图立体深度预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗性 训练 视图 立体 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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