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申请/专利权人：福建高图信息技术有限公司
摘要：本发明提供的一种基于神经辐射场的分步式深度补全方法及终端，包括：在基于神经辐射场的网络中对输入图像进行密度分布预测和渲染，得到场景深度和用于监督的新视图；在初补全网络中输入新视图、预测的深度信息及稀疏深度图，并对稀疏深度图进行初步补全，得到初步深度图；在细化网络中输入初步深度图及稀疏深度图，并进行深度信息的细化；使用损失函数对整个网络的训练过程进行监督。本发明基于神经辐射场的网络预测出场景密度分布，有效解决物体轮廓深度不清晰的问题，再采用初补全网络及细化网络对深度图进行补全，得到质量更高的稠密深度图，并结合损失函数的监督，有效提高了自监督深度补全的精度和边界清晰度。
主权项：1.一种基于神经辐射场的分步式深度补全方法，其特征在于，包括步骤：S1、在基于神经辐射场的网络中对输入图像进行密度分布预测和渲染，得到场景深度和用于监督的新视图；S2、在初补全网络中输入所述新视图、预测的深度信息及稀疏深度图，并对稀疏深度图进行初步补全，得到初步深度图；S3、在细化网络中输入所述初步深度图及所述稀疏深度图，并进行深度信息的细化，得到稠密深度图；S4、使用损失函数对整个网络的训练过程进行监督。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建高图信息技术有限公司 一种基于神经辐射场的分步式深度补全方法及终端
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