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申请/专利权人：谷歌有限责任公司

摘要：描述了一种用于生成图像的深度输出的系统。该系统接收描绘相同场景的输入图像，每个输入图像包括一个或多个潜在对象。该系统为每个输入图像生成相应的背景图像，并对背景图像进行处理以生成表征在输入图像之间的相机的运动的相机运动输出。对于每个潜在对象，系统基于输入图像和相机运动输出生成潜在对象的相应的对象运动输出。该系统使用深度预测神经网络NN处理输入图像的特定输入图像以生成特定输入图像的深度输出，并基于特定深度输出、相机运动输出、以及潜在对象的对象运动输出来更新深度预测NN的参数的当前值。

主权项：1.一种用于使用神经网络处理图像的系统，所述系统包括一个或多个位所中的一个或多个计算机以及存储指令的一个或多个存储设备，所述指令当由一个或多个计算机执行时使所述一个或多个计算机：接收描绘相同场景的输入图像序列，所述输入图像由相机在不同的时间步捕获，所述输入图像中的每个输入图像包括一个或多个潜在对象，其中，所述输入图像序列包括第一输入图像、第二输入图像以及第三输入图像；对于所述输入图像中的每个输入图像，生成相应的背景图像，所述背景图像包括该输入图像的未描绘该输入图像中的任何潜在对象的部分；使用相机运动估计神经网络处理所述背景图像以生成表征所述序列中的所述输入图像之间的所述相机的运动的相机运动输出；对于所述一个或多个潜在对象中的每个潜在对象：使用对象运动估计神经网络，基于所述输入图像序列和所述相机运动输出，生成该潜在对象的相应的对象运动输出，所述相应的对象运动输出表征所述潜在对象如在所述输入图像中出现的位置之间的所述潜在对象的运动；使用深度预测神经网络并且根据所述深度预测神经网络的参数的当前值来处理所述输入图像序列中的特定输入图像，以生成所述特定输入图像的深度输出；以及基于i所述特定输入图像的所述特定深度输出、ii所述相机运动输出和iii所述一个或多个潜在对象的所述对象运动输出，来更新所述深度预测神经网络的参数的当前值；其特征在于：在处理所述背景图像以生成所述相机运动输出之后，通过使用所述相机运动输出对所述输入图像序列应用扭曲操作来生成扭曲图像序列；并且其中，对于所述一个或多个潜在对象中的每个潜在对象，生成所述潜在对象的相应的对象运动输出包括：对于所述扭曲图像序列中的每个扭曲图像：生成所述扭曲图像中的所述潜在对象的相应的扭曲分割掩码，以及通过取所述扭曲图像和所述相应的扭曲分割掩码的逐像素乘积来生成所述扭曲图像的相应的对象图像；并且使用所述对象运动估计神经网络处理i所述扭曲图像序列中的第一扭曲图像的对象图像、ii所述第二输入图像和iii所述扭曲图像序列中的第三扭曲图像的对象图像，以生成所述潜在对象的所述相应的对象运动输出。

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百度查询： 谷歌有限责任公司 无监督深度预测神经网络