[发明专利]一种训练用于估计图像视差图的神经网络模型方法、装置及介质在审
| 申请号： | 201910316871.7 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN110148179A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 谢粤超 | 申请（专利权）人： | 北京地平线机器人技术研发有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 100086 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种训练用于估计图像视差图的神经网络模型方法，包括：将双目相机采集的左图像输入神经网络模型中获得左视差图、右视差图；基于双目相机采集的右图像和所述左视差图确定估计的左图像；基于所述左图像和所述右视差图确定估计的右图像；根据所述估计的左图像、所述左图像、所述估计的右图像、所述右图像获得第一损失函数；基于所述第一损失函数，训练所述神经网络模型。解决了现有技术中通过图像估计深度信息不准确的问题，达到了通过加入损失函数能够更准确的回归出像素点的绝对深度值的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 左图像 视差图 右图像 神经网络模型 损失函数 双目相机 图像视差 输入神经网络 采集 技术效果 深度信息 图像估计 像素点 回归 申请 | ||
【主权项】：
1.一种训练用于估计图像视差图的神经网络模型方法，所述方法包括：将双目相机采集的左图像输入到神经网络模型中获得左视差图、右视差图；基于双目相机采集的右图像和所述左视差图确定估计的左图像；基于所述左图像和所述右视差图确定估计的右图像；根据所述估计的左图像、所述左图像、所述估计的右图像、所述右图像获得第一损失函数；基于所述第一损失函数，训练所述神经网络模型。
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