[发明专利]深度估计网络的训练方法、图像的深度估计方法、设备

说明书

本申请公开了一种深度估计网络的训练方法，涉及计算机视觉、深度学习和图像处理技术领域。具体实现方案为：使用深度估计网络对原始图像进行深度估计，得到原始图像的深度图像；从原始图像去除运动对象，得到原始图像的预处理图像；基于原始图像来估计位姿，并基于预处理图像修正位姿；根据原始图像、深度图像和经修正的位姿来调整深度估计网络的参数。本申请还公开了一种深度估计网络的训练装置、一种图像的深度估计方法和装置、电子设备和存储介质。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习和图像处理技术。更具体地，本申请提供了一种深度估计网络的训练方法和装置、图像的深度估计方法和装置、电子设备和存储介质。

背景技术

图像的深度估计是计算机视觉领域中不可或缺的技术，广泛应用于视频特效、混合现实、辅助驾驶等多种场景。

目前，可以基于相机拍摄的大量样本图像进行训练得到用于深度估计的神经网络，之后，使用经训练的神经网络来估计图像的深度信息，以实现图像的深度估计。但是图像中的运动物体会影响神经网络的训练精度，导致神经网络估计图像深度信息不准确。

发明内容

提供了一种深度估计网络的训练方法和装置、图像的深度估计方法和装置、电子设备和存储介质。

根据第一方面，提供了一种深度估计网络的训练方法，该方法包括：使用深度估计网络对原始图像进行深度估计，得到原始图像的深度图像；从原始图像去除运动对象，得到原始图像的预处理图像；基于原始图像来估计位姿，并基于预处理图像修正位姿；根据原始图像、深度图像和经修正的位姿来调整深度估计网络的参数。

根据第二方面，提供了一种图像的深度估计方法，该方法包括：获取待估计的图像；使用深度估计网络对待估计的图像进行深度估计，得到待估计的图的深度图像。

根据第三方面，提供了一种深度估计网络的训练装置，该装置包括：第一估计模块，用于使用深度估计网络对原始图像进行深度估计，得到原始图像的深度图像；去除模块，用于从原始图像去除运动对象，得到原始图像的预处理图像；处理模块，用于基于原始图像来估计位姿，并基于预处理图像修正位姿；调整模块，用于根据原始图像、深度图像和经修正的位姿来调整深度估计网络的参数。

根据第四方面，提供了一种图像的深度估计装置，该装置包括：获取模块，用于获取待估计的图像；第二估计模块，用于使用深度估计网络对待估计的图像进行深度估计，得到待估计的图的深度图像。

根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本申请提供的方法。

根据第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本申请提供的方法。

根据第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现根据本申请提供的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请一个实施例的可以应用深度估计网络的训练方法和装置以及图像的深度估计方法和装置的示例性系统架构；

图2是根据本申请的一个实施例的深度估计网络的训练方法的流程图；

图3是根据本申请的一个实施例的从原始图像去除运动对象方法的流程图；

图4是根据本申请的一个实施例的调整深度估计网络的参数的方法的流程图；