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使用一个或更多个神经网络进行距离确定

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公开了使用一个或更多个神经网络进行距离确定，具体公开了呈现用于确定针对一个或更多个对象的距离的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，训练视差网络，以使用包括梯度损失项和遮挡损失项中的至少一个的损失函数来确定来自输入立体图像的距离数据。

著录项

公开/公告号CN113538575A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-22

原文格式PDF
申请/专利权人辉达公司;
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申请/专利号CN202110425385.6
发明设计人王家亮;V·扬帕尼;S·伯奇菲尔德;C·洛普;J·考茨;
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申请日2021-04-20
分类号G06T7/73(20170101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11336 北京市磐华律师事务所;
代理人高伟
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 12:56:12

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专利
中文文献
外文文献

1. 使用一个或更多个神经网络进行距离确定 [P] . 中国专利： CN113538575A . 2021-10-22
2. 使用一个或更多个神经网络进行精彩片段确定 [P] . 中国专利： CN113642696A . 2021-11-12
3. DETECTING ONE OR MORE OBJECTS IN AN IMAGE, OR SEQUENCE OF IMAGES, AND DETERMINING A CATEGORY AND ONE OR MORE DESCRIPTORS FOR EACH OF THE ONE OR MORE OBJECTS, GENERATING SYNTHETIC TRAINING DATA, AND TRAINING A NEURAL NETWORK WITH THE SYNTHETIC TRAINING DATA [P] . US2021133426A1 . 2021-05-06

机译：检测图像中的一个或多个对象，或图像序列，以及针对每个或多个对象的每个对象确定类别和一个或多个描述符，并使用合成训练数据训练神经网络
4. DETECTING ONE OR MORE OBJECTS IN AN IMAGE, OR SEQUENCE OF IMAGES, AND DETERMINING A CATEGORY AND ONE OR MORE DESCRIPTORS FOR EACH OF THE ONE OR MORE OBJECTS, GENERATING SYNTHETIC TRAINING DATA, AND TRAINING A NEURAL NETWORK WITH THE SYNTHETIC TRAINING DATA [P] . 美国专利： US2019102601A1 . 2019-04-04

机译：检测图像中的一个或多个对象或图像序列，并确定一个或多个对象中的每一个的类别和一个或多个描述者，生成综合训练数据，并利用该综合训练神经网络
5. DETECTING ONE OR MORE OBJECTS IN AN IMAGE, OR SEQUENCE OF IMAGES, AND DETERMINING A CATEGORY AND ONE OR MORE DESCRIPTORS FOR EACH OF THE ONE OR MORE OBJECTS, GENERATING SYNTHETIC TRAINING DATA, AND TRAINING A NEURAL NETWORK WITH THE SYNTHETIC TRAINING DATA [P] . 世界知识产权组织专利： WO2019060787A1 . 2019-03-28

机译：检测图像中的一个或多个对象或图像序列，并确定一个或多个对象中的每一个的类别和一个或多个描述者，生成综合训练数据，并利用该综合训练神经网络