[发明专利]基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法在审
| 申请号： | 202211473161.3 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115760949A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 廖文龙;何弢;诸建超;彭湃 | 申请（专利权）人： | 安徽酷哇机器人有限公司;上海酷移机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06T3/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海锻创知识产权代理有限公司 31448 | 代理人： | 韩冰 |
| 地址： | 241000 安徽省芜湖市中*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法，包括采集道路场景的图像数据和点云数据；将点云数据投射到图像上得到融合图，进而得到基准真值深度图；将图像数据分为训练集和测试集，将训练集中的图像作为训练用图像并依次输入待训练的深度估计模型，经计算处理得到预测深度图；通过随机激活方法对基准真值深度图进行掩码处理，得到掩码基准深度图；根据掩码基准深度图和预测深度图，通过损失函数计算模型的损失值；判断模型是否收敛，若否，则通过反向传播算法利用所述损失值对模型参数进行更新，若是，则训练完成，得到训练后的深度估计模型。本发明通过使用更少的点云数据训练出逼近甚至超越全量点云训练的模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 激活 深度 估计 模型 训练 方法 系统 评估 | ||
【主权项】：
暂无信息
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