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申请/专利权人：无锡丹尼克尔自动化科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于图像渲染的自监督前馈循环深度估计方法，涉及计算机视觉领域，该方法利用参数预测网络预测得到原始图像的空间位置预测结果和第一渲染参数，并结合渲染算法得到第一重构图像后计算与原始图像之间的图像重构误差；然后对第一渲染参数进行空间位置变换得到第二渲染参数，结合渲染算法渲染得到第二重构图像后再次进行参数预测得到第三渲染参数，然后根据第二渲染参数和第三渲染参数中的预测位置参数计算空间位置误差，构造包含图像重构误差和空间位置误差的深度估计损失对参数预测网络的自监督训练，可以有效结合原始图像中的光度信息以及包含在光度信息中尺度信息，从而可以提高深度估计的准确度和精度。
主权项：1.一种基于图像渲染的自监督前馈循环深度估计方法，其特征在于，所述自监督前馈循环深度估计方法包括：获取目标对象的原始图像并初始化参数预测网络的网络参数，利用参数预测网络对所述原始图像进行参数预测并输出空间位置预测结果和第一渲染参数，所述空间位置预测结果包括所述原始图像中每个像素点在世界坐标系下的预测空间坐标；利用渲染算法按照所述第一渲染参数进行图像渲染得到第一重构图像，并计算所述原始图像与所述第一重构图像之间的图像重构误差；按照预定坐标变换方式对所述第一渲染参数中的预测位置参数进行空间位置变换得到第二渲染参数，所述第一渲染参数中的预测位置参数是所述原始图像中各个像素点在相机坐标系下的预测坐标；利用渲染算法按照所述第二渲染参数进行图像渲染得到第二重构图像，利用参数预测网络对第二重构图像进行参数预测并输出第三渲染参数；根据第三渲染参数中的预测位置参数和所述第二渲染参数中的预测位置参数计算空间位置误差；根据图像重构误差和空间位置误差计算得到对所述原始图像的深度估计损失，按照所述深度估计损失更新所述参数预测网络的网络参数直至达到预定精度要求时，根据对所述原始图像的所述空间位置预测结果得到所述目标对象的深度估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡丹尼克尔自动化科技有限公司 一种基于图像渲染的自监督前馈循环深度估计方法
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