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申请/专利权人：奇跃公司
摘要：公开了用于基于单个图像训练和使用神经网络用于计算深度图的系统和方法。公开了用于训练和使用神经网络用于计算深度图的一种方法系统和方法。用于训练神经网络的一种方法包括向神经网络提供图像输入。图像输入可以包括训练场景的相机图像。该方法还可以包括向神经网络提供深度输入。深度输入可以基于训练场景的高密度深度图和采样掩码。该方法可以进一步包括基于图像输入和深度输入，使用神经网络生成训练场景的计算深度图。该方法可以进一步包括基于计算深度图和高密度深度图之间的误差来修改神经网络。
主权项：1.一种训练用于深度计算的神经网络的方法，所述方法包括：向所述神经网络提供图像输入，所述图像输入包括训练场景的相机图像；向所述神经网络提供深度输入，所述深度输入包括：所述训练场景的稀疏深度图，其中，所述稀疏深度图通过以下方式来生成：对于由采样掩码限定的多个采样点中的每一个采样点，将所述稀疏深度图设置为等于使用高密度深度传感器生成的所述训练场景的高密度深度图；以及对于由所述采样掩码限定的多个剩余点中的每一个剩余点，将所述稀疏深度图设置为等于在所述多个采样点中的最近点处的所述高密度深度图；以及所述训练场景的距离图，其中，所述距离图通过以下方式来生成：对于所述多个采样点中的每一个采样点，将所述距离图设置为等于零；以及对于所述多个剩余点中的每一个剩余点，将所述距离图设置为等于距所述多个采样点中的所述最近点的距离；使用所述神经网络基于所述图像输入和所述深度输入来生成所述训练场景的计算深度图；计算所述计算深度图与所述高密度深度图之间的误差；以及基于所述误差修改所述神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奇跃公司 使用机器学习的增强图像深度感测
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