[发明专利]自动驾驶场景的深度估计网络训练方法、装置和自主车辆在审
| 申请号： | 202010146888.5 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111428859A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 周作禹;高红星;史信楚 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种自动驾驶场景的深度估计网络的训练方法、装置和自主车辆。该方法包括：获取样本图像集合，样本图像的像素点标注有真实深度信息；根据样本图像集合对深度估计网络进行迭代的多轮训练，每轮训练包括：从样本图像集合中选取样本图像输入深度估计网络，得到通过深度估计网络预测的样本图像各像素点的预测深度信息；基于样本图像各像素点的真实深度信息和预测深度信息，计算第一预测误差，并基于样本图像的预定区域内的像素点的真实深度信息和预测深度信息，计算第二预测误差；基于第一预测误差和第二预测误差，调整深度估计网络的参数。本申请提供的技术方案能够解决现有的针对目标区域的深度估计精度不够准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 自动 驾驶 场景 深度 估计 网络 训练 方法 装置 自主 车辆 | ||
【主权项】：
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