[发明专利]一种基于半监督学习的电子元器件三维重建方法在审
| 申请号： | 202110964549.2 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113902807A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 顾寄南;余雪飞;付张蕾 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06T7/10;G06T17/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的电子元器件三维重建方法，属于机器视觉领域，利用Lableme工具对拍摄的电子元器件数据集进行语义分割标注，获取电子元器件语义分割Groundtruth数据集；将获取的语义分割数据集输入到改进Monodepth网络中用于语义分割任务训练，得到训练后的网络权重参数；将语义分割训练后的网络权重参数与电子元器件三维重建数据集输入到改进Monodepth网络中再进行无监督学习求取电子元器件的视差值，最后再通过相机的内参与视差值计算最后的深度值。利用语义分割学习的先验知识，使得通过训练之后的网络在进行无监督学习的时候能够很好的学习到电子元器件的大部分语义信息，提高了无监督电子元器件三维重建的精度，避免了重建精度低、轮廓不清晰等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 电子元器件 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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