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基于多模态无监督图像内容解耦的单目深度估计方法

摘要

本发明提供了一种基于多模态无监督图像内容解耦的单目深度估计方法,包括:步骤1:选取现实RGB图像、虚拟RGB图像和对应的深度图构成训练集;步骤2:根据训练集构建多模态无监督图像迁移网络模型,并利用生成对抗网络对网络模型进行训练;步骤3:根据训练集构建深度估计网络模型并进行训练;步骤4:对现实RGB图像进行编码,并根据深度估计网络模型得到深度估计图。本发明不依赖大量的真实RGB图像对应的深度图,且具有对不同季节、光照环境鲁棒性强的特点。

著录项

  • 公开/公告号CN111445476A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN202010126070.7

  • 发明设计人 王贺升;胡寒江;赵忠臣;

    申请日2020-02-27

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/50(20170101);G06T7/90(20170101);G06T5/50(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构31334 上海段和段律师事务所;

  • 代理人李佳俊;郭国中

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-12-17 10:50:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20200227

    实质审查的生效

  • 2020-07-24

    公开

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