[发明专利]具有自我提升能力的金字塔双目深度估计模型在审
| 申请号： | 201811531857.0 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109801323A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 张锲石;程俊;杜聿博 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习、二维图像深度重建领域，具体涉及一种具有自我提升能力的金字塔双目深度估计模型，其主要包括以下步骤：1)搭建空间金字塔模块；2)进行代价整合；3)多层回归输出；4)计算损失函数。本发明在金子塔双目模型的基础上，利用SPN(空间转换网络)根据模型生成的视差图对双目图像进行重建，并根据重建图像与原图像之间的损失对模型进行训练从而模型可以在没有任何预处理雷达数据的情况下进行训练，在有预处理的雷达数据的情况下，经过监督训练之后的模型在测试时可以通过利用双目重建损失进行在线训练以提升其表现。 | ||
| 搜索关键词： | 双目 金字塔 深度估计 重建 预处理 预处理雷达数据 计算损失函数 二维图像 空间转换 雷达数据 模型生成 双目图像 在线训练 重建图像 视差图 原图像 多层 整合 测试 输出 回归 表现 网络 监督 学习 | ||
【主权项】：
1.一种具有自我提升能力的金字塔双目深度估计模型，其特征在于，包括以下步骤：1)搭建空间金字塔模块；2)进行代价整合；3)多层回归输出；4)计算损失函数。
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