在自监督深度和自我运动预测神经网络模型中提高尺度一致性和...
实质审查的生效
摘要
一种在处理单目图像的视频流的自监督深度和自我运动预测神经网络的模型中提高尺度一致性和/或尺度感知的方法，其中与图像同步的互补GPS坐标用于计算GPS尺度损失，以对单目自监督的自我运动和深度估计执行尺度一致性和/或尺度感知。随着训练的进行，分配给GPS尺度损失的相对权重呈指数增长。使用在真实的和合成的目标图像之间基于外观的光度损失以及使用关于深度预测的平滑度损失训练深度和自我运动预测神经网络。
基本信息
专利标题 ：
在自监督深度和自我运动预测神经网络模型中提高尺度一致性和/或尺度感知的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494331A
申请号 ：
CN202110593639.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-05-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赫芒·查拉阿纳夫·瓦尔马伊莱厄·阿拉尼巴赫拉姆·佐努兹
申请人 ：
北京四维图新科技股份有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区丰豪东路四维图新大厦A座10层
代理机构 ：
北京同立钧成知识产权代理有限公司
代理人 ：
李艳
优先权 ：
CN202110593639.5
主分类号 ：
G06T7/207
IPC分类号 ：
G06T7/207 G06T7/55 G06N3/04 G06N3/08 B60W60/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/207
在决定层之上的运动估计
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/207
申请日 : 20210528
申请日 : 20210528
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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