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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种深度估计网络训练方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115830093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211596702.1，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种深度估计网络训练方法、装置、设备及存储介质是由张小燕;李千林设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度估计网络训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用人工智能技术领域，提供了一种深度估计网络训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将人体RGB图像集以及每个RGB图像的17个关节点坐标作为第一堆叠沙漏网络的输入，对第一堆叠沙漏网络进行训练；获取连续视频帧图像以及连续视频帧图像的法线贴图；将连续视频帧图像以及法线贴图输入训练好的第一堆叠沙漏网络和包括第二堆叠沙漏网络以及cLSTM网络的深度估计网络，根据第一堆叠沙漏网络和深度估计网络的输出，获取深度估计网络的当前次估计误差；当当前次估计误差不符合第一预设条件时，根据当前次估计误差，对深度估计网络的网络参数进行更新，以继续对深度估计网络进行训练，直至符合第一预设条件，以得到训练好的深度估计网络。

本发明授权一种深度估计网络训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度估计网络训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 将人体RGB图像集以及每个RGB图像的17个关节点坐标作为第一堆叠沙漏网络的输入，对所述第一堆叠沙漏网络进行训练，得到训练好的所述第一堆叠沙漏网络； 获取用于当前次训练用的连续视频帧图像以及所述连续视频帧图像的法线贴图； 将所述连续视频帧图像以及所述法线贴图输入所述训练好的所述第一堆叠沙漏网络和预先构建的深度估计网络，获取所述第一堆叠沙漏网络和所述深度估计网络的输出，根据所述第一堆叠沙漏网络和所述深度估计网络的输出，获取所述深度估计网络的当前次估计误差，所述深度估计网络包括第二堆叠沙漏网络以及cLSTM网络； 当所述当前次估计误差不符合第一预设条件时，根据所述当前次估计误差，对所述深度估计网络的网络参数进行更新，并跳转至获取用于当前次训练用的连续视频帧图像以及所述连续视频帧图像的法线贴图的步骤，以继续对所述深度估计网络进行训练，直至符合所述第一预设条件，以得到训练好的所述深度估计网络； 将所述连续视频帧图像以及所述法线贴图输入所述训练好的所述第一堆叠沙漏网络和预先构建的深度估计网络，获取所述第一堆叠沙漏网络和所述深度估计网络的输出，根据所述第一堆叠沙漏网络和所述深度估计网络的输出，获取所述深度估计网络的当前次估计误差的步骤，包括： 将所述连续视频帧图像、所述法线贴图输入到所述第二堆叠沙漏网络，获得所述连续视频帧图像的空间特征图；将所述连续视频帧图像的空间特征图输入到所述cLSTM网络，获得所述连续视频帧图像的第一深度图；获取所述第一深度图的法线贴图，并对每个所述第一深度图进行扭曲，得到所述连续视频帧图像中每个视频帧图像的下一帧图像的第二深度图；将所述连续视频帧图像输入到所述第一堆叠沙漏网络，获得所述连续视频帧图像的第三深度图；根据所述第一深度图与所述第二深度图、所述第一深度图与所述第三深度图、以及所述第一深度图的法线贴图与所述连续视频帧图像的法线贴图，获取所述深度估计网络的当前次估计误差。

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