训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和...
公开
摘要

根据各种实施方式描述一种用于训练用于从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的方法,包括:获得对象的3D模型,确定网格的每个顶点的描述符分量值,产生分别具有训练输入图像和目标图像的训练数据图像对。目标图像通过确定训练输入图像中的顶点位置来产生,将针对顶点位置处的顶点确定的描述符分量值分配给目标图像中的位置,并适配分配给目标图像中的位置的至少一些描述符分量值或者将描述符分量值添加给目标图像的位置,使得对象内的预设的间距内的描述符分量值,与分配给对象内部中的位置的描述符分量值相比更靠近分配给对象外部的位置的描述符分量值,其中所述对象内部中的位置距对象边缘比预设的间距更远。

基本信息
专利标题 :
训练从对象图像中识别对象的对象拓扑的机器学习模型的设备和方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494312A
申请号 :
CN202111339937.8
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2021-11-12
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
A·G·库普奇克M·托德斯卡托M·斯皮斯N·瓦涅克P·C·席林格M·布尔格尔
申请人 :
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 :
德国斯图加特
代理机构 :
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 :
姬亚东
优先权 :
CN202111339937.8
主分类号 :
G06T7/13
IPC分类号 :
G06T7/13  G06T7/70  G06T7/90  G06T17/00  G06N3/08  G06N3/02  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
G06T7/13
边缘检测
法律状态
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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