[发明专利]一种基于差分对比学习的深度图合成方法有效
| 申请号： | 202110658919.X | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113450295B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 沈越凡;郑友怡 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于差分对比学习的深度图合成方法，该方法采取了一种基于差分对比学习的策略，可以有效地限制深度卷积神经网络生成深度图过程中造成的几何形变，从而可以让渲染得到的无噪声深度图具有真实扫描结果的特征，同时能够很好地保持原本几何结构。在利用渲染数据集进行真实扫描数据集上的深度图增强，语义分割和法向贴图估计的任务中，本发明方法得到的合成深度图均取得了最好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 深度 合成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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