[发明专利]深度信息补全模型训练方法、装置、设备以及存储介质有效
| 申请号： | 202011563584.5 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112560875B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 宋希彬;张良俊 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司;百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了深度信息补全模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习、自动驾驶等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取训练数据，其中，训练数据包括第一稀疏深度图像、对应的第一彩色图像和对应的第一稠密深度图像；将第一稀疏深度图像和第一彩色图像作为输入，将第一稠密深度图像作为输出，训练得到深度信息补全模型，其中，在训练过程中，先对分别从第一稀疏深度图像和第一彩色图像中提取的特征进行特征融合，再进行特征增强。该实施方式在训练过程中，以稀疏深度图像和对应的彩色图像作为输入，融合稀疏深度图像和彩色图像的特征进行特征增强，能够训练出用于有效获取稠密深度图像的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 信息 模型 训练 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
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