[发明专利]模型训练方法及装置、深度预测方法及装置、设备和介质在审
| 申请号： | 202111271113.1 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114037087A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 李莹莹;叶晓青;谭啸;孙昊 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06T7/55;G06T15/20 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 单冠飞 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种模型训练方法及装置、深度预测方法及装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术。方案为：采用深度估计模型中的至少两预测分支对源图像相邻的至少一目标图像进行深度预测，及对各目标图像相邻和/或间隔设定帧数的邻近图像进行深度预测；根据预测的深度值，确定将各目标图像重投影至源图像的第一重投影误差，及确定将各邻近图像重投影至对应目标图像的第二重投影误差；根据各重投影误差中的最小值对至少两预测分支中的第一预测分支进行训练，及根据各重投影误差确定均值，根据均值和最小值之间的第一差异对至少两预测分支中的第二预测分支进行训练。由此，可以提升深度预测结果的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 装置 深度 预测 设备 介质 | ||
【主权项】：
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