[发明专利]基于归一化回归函数单目深度估计系统训练方法和网络在审
| 申请号： | 202011532878.1 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112598721A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 李承远 | 申请（专利权）人： | 绍兴市北大信息技术科创中心;浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/593 | 分类号： | G06T7/593 |
| 代理公司： | 浙江英普律师事务所 33238 | 代理人： | 毛爱东 |
| 地址： | 312000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于归一化回归函数的单目深度估计系统训练方法，包括以下步骤：从数据集中读取双目图像，利用立体匹配算法处理出深度图，从数据集的双目图像中选取目标图像输入训练网络，输出预测深度图，利用回归函数对预测深度图以及代理深度标签进行回归监督，将目标图像的像素点投影到参考图像中，再从参考图像中的投影位置采样合成新像素，生成重建图片，通过光度误差损失函数计算目标图像和重建图片之间的图像相似误差，通过深度连续性损失函数计算预测深度图的光滑误差，迭代优化，直至光度误差损失函数、深度连续性损失函数以及回归函数达到收敛，完成训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 归一化 回归 函数 深度 估计 系统 训练 方法 网络 | ||
【主权项】：
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