[发明专利]利用卷积空间传播网络学习的亲和度进行深度估计的系统和方法有效
| 申请号： | 201880058392.3 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111066063B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;程新景;杨睿刚 | 申请（专利权）人： | 百度时代网络技术（北京）有限公司;百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 马晓亚;王艳春 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区东*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 呈现了用于通过使用端对端卷积空间传播网络(CSPN)来改进对来自单个图像的场景布局进行实时逐像素深度估计的速度和质量的系统和方法。有效的线性传播模型使用递归卷积操作来执行传播。可通过深度卷积神经网络(CNN)来学习邻近像素之间的亲和度。给定单个图像，CSPN可应用于两个深度估计任务：(1)细化现有方法的深度输出，以及(2)例如通过将深度样本嵌入传播过程内来将稀疏深度样本转换成密集深度图。该转换确保稀疏输入深度值保留在最终的深度图中，并且转换实时地运行，因此很适合于机器人学和自动驾驶应用，其中，例如来自LiDAR的稀疏但准确的深度测量可与图像数据融合。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 卷积 空间 传播 网络 学习 亲和 进行 深度 估计 系统 方法 | ||
【主权项】：
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