[发明专利]用未标记成对图像训练神经网络以得出对象视角的方法及系统在审
| 申请号： | 202110954541.8 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN114078155A | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 斯文·迈尔;奥克塔夫·马里奥蒂;哈坎·比伦 | 申请（专利权）人： | 丰田自动车株式会社;爱丁堡大学董事会 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 万柳军;段承恩 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及用未标记成对图像训练神经网络以得出对象视角的方法及系统。所述方法包括使以下差距最小化：对于第一集合的训练图像中的每个训练图像，神经网络的输出与该训练图像的视角之间的差距；对于第二集合的训练图像对中的每对训练图像，所述第二集合的训练图像对中的每对训练图像中的第二图像与发生以下情况时解码器神经网络的输出之间的差距：该对训练图像中的第一图像被输入到编码器神经网络，该对训练图像中的第二图像被输入到神经网络以获得视角，根据该视角使所获得的编码图像旋转，对旋转编码图像进行解码。 | ||
| 搜索关键词： | 标记 成对 图像 训练 神经网络 得出 对象 视角 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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