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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的单目偏振三维重建方法、装置及电子设备。包括：获取待重建物体的多个偏振法线图像；计算每个偏振法线图像对应的偏振信息编码表示，并将每个偏振法线图像对应的偏振信息编码表示输入至预设深度学习模型，利用预设的双层路由的稀疏自注意力机制得到偏振法线图像预测结果；利用预设的非连续性保持的法线梯度积分策略对偏振法线图像预测结果进行三维重建得到待重建物体的三维重建结果。由此，通过创建新的偏振信息编码表示方法，结合双层路由的稀疏自注意力机制和非连续性保持的法线梯度积分策略，解决了现有三维重建方法精度较低，适用范围小，结构复杂以及成本高等问题，简化结构的同时，提高了重建精度和适用范围。
主权项：1.一种基于深度学习的单目偏振三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待重建物体的多个偏振法线图像；计算每个偏振法线图像对应的偏振信息编码表示，并将所述每个偏振法线图像对应的偏振信息编码表示输入至预设深度学习模型，利用预设的双层路由的稀疏自注意力机制，得到偏振法线图像预测结果；利用预设的非连续性保持的法线梯度积分策略对所述偏振法线图像预测结果进行三维重建，得到所述待重建物体的三维重建结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于深度学习的单目偏振三维重建方法、装置及电子设备
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