用于虚拟世界中学习的卷积神经网络的方法和装置

摘要

本发明涉及一种方法及装置，用于学习主卷积神经网络，上述主卷积神经网络通过使用至少一个虚拟图像及至少一个风格转换实际图像来执行自动驾驶，上述风格转换实际图像为将至少一个实际图像转换为预设的虚拟世界的图像风格的图像，其特征在于，包括：步骤(a)，学习装置获取与预设的虚拟世界中的虚拟车辆的虚拟行驶相对应的一个以上的第一学习图像的至少一部分；以及步骤(b)，上述学习装置执行第一学习流程(b1)及第二学习流程(b2)，上述第一学习流程(b1)包括步骤(i)及步骤(ii)，在上述步骤(i)中，使包括于上述主卷积神经网络的主卷积层及输出层通过参照上述第一学习图像来生成一个以上的第一预测自动驾驶源信息。