恭喜榮耀終端股份有限公司盧溜獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜榮耀終端股份有限公司申請的專利一種深度估計網絡訓練方法、深度估計方法及電子設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN118447288B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202311718735.3,技術領域涉及:G06V10/764;該發明授權一種深度估計網絡訓練方法、深度估計方法及電子設備是由盧溜設計研發完成,并于2023-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種深度估計網絡訓練方法、深度估計方法及電子設備在說明書摘要公布了:本申請提供一種深度估計網絡訓練方法、深度估計方法及電子設備,深度估計網絡包括人體解析子網絡和單目深度估計子網絡,訓練方法包括:利用人體解析子網絡對訓練圖像進行特征提取,得到包含人體語義信息的第一中間特征;利用單目深度估計子網絡對訓練圖像進行特征提取,得到包含深度信息的第二中間特征;并基于第一中間特征和第二中間的融合特征對進行深度估計,得到預測深度信息。這樣,包含人體語義信息的第一中間特征能夠幫助單目深度估計子網絡更好地學習訓練圖像中主體信息以及人體各部位之間的相關性,以將人體各部分與圖像中背景區分,使深度估計結果與人體解析結果一致,從而提升主體深度的準確性以及人體各部位的深度細節。
本發明授權一種深度估計網絡訓練方法、深度估計方法及電子設備在權利要求書中公布了:1.一種深度估計網絡訓練方法,其特征在于,所述深度估計網絡包括人體解析子網絡和單目深度估計子網絡,所述方法包括:獲取訓練數據,所述訓練數據包括訓練圖像以及與所述訓練圖像對應的真實深度信息;利用所述人體解析子網絡對所述訓練圖像進行特征提取,得到包含人體語義信息的第一中間特征;利用所述單目深度估計子網絡對所述訓練圖像進行特征提取,得到包含深度信息的第二中間特征;利用所述單目深度估計子網絡對所述第一中間特征和所述第二中間特征進行特征融合,得到融合特征;利用所述單目深度估計子網絡對所述融合特征對進行深度估計,得到預測深度信息;基于所述預測深度信息和所述真實深度信息,對所述單目深度估計子網絡進行訓練,得到訓練后的單目深度估計子網絡;其中,基于所述預測深度信息和所述真實深度信息,對所述單目深度估計子網絡進行訓練,得到訓練后的單目深度估計子網絡,包括:確定所述訓練圖像中不同區域的損失權重;其中,所述訓練圖像中人像區域的損失權重大于背景區域的損失權重;基于所述不同區域的損失權重、所述預測深度信息和所述真實深度信息,計算深度損失;在所述深度損失小于深度損失閾值的情況下,結束對所述單目深度估計子網絡的訓練,得到訓練后的單目深度估計網絡。
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