一种多损失函数约束的深度学习单目三维重建方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种多损失函数约束的深度学习单目三维重建方法及系统，其方法包括：获取多个连续的目标图像帧；确定包括光束平差约束和几何一致性约束的多个损失函数，利用所述多个损失函数训练基于深度学习的三维重建网络；将所述多个连续的目标图像帧，输入到训练完成的三维重建网络，得到目标图像帧的空间三维信息。本发明基于光束调整法，分别从图像像素域、图像深度域进行帧间双向重投影，从而提高模型预测精度和泛化能力，有效降低图像中随机噪声干扰。
基本信息
专利标题 ：
一种多损失函数约束的深度学习单目三维重建方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494574A
申请号 ：
CN202111576581.X
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王小亮尹玉成辛梓刘奋
申请人 ：
武汉中海庭数据技术有限公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市东湖新技术开发区软件园东路1号软件园4.1期B6栋1层、9层、10层01室(自贸区武汉片区)
代理机构 ：
武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
范三霞
优先权 ：
CN202111576581.X
主分类号 ：
G06T17/00
IPC分类号 ：
G06T17/00 G06N3/08 G06N3/04
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
G06T17/00
用于计算机制图的3D建模
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 17/00
申请日 : 20211221
申请日 : 20211221
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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