[發(fā)明專利]深度估計方法、模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110396926.7 | 申請日： | 2021-04-13 |
| 公開（公告）號： | CN112991416A | 公開（公告）日： | 2021-06-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 董懷琴;吳宇斌;尹康;王慧;朱志鵬 | 申請（專利權(quán)）人： | OPPO廣東移動通信有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/50 | 分類號： | G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138 | 代理人： | 邢惠童 |
| 地址： | 523860 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 深度 估計 方法 模型 訓(xùn)練 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種深度值估計方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取原始圖像；
調(diào)用深度估計模型；
通過所述深度估計模型對所述原始圖像進行深度值估計，得到所述原始圖像的估計深度值集合，所述估計深度值集合包括至少一個估計深度值；
其中，所述深度估計模型的損失函數(shù)包括深度損失函數(shù)和/或梯度損失函數(shù)，所述深度損失函數(shù)用于表征基于所述深度估計模型輸出的估計深度值和真實深度值之間的差異程度，所述梯度損失函數(shù)用于表征估計深度值的梯度和真實深度值的梯度之間的差異程度，所述估計深度值的梯度基于所述估計深度值和步長確定，所述真實深度值的梯度基于所述真實深度值和所述步長確定。
2.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取深度估計模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括至少一個訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括訓(xùn)練圖像和所述訓(xùn)練圖像的標準深度值集合，所述標準深度值集合包括至少一個標準深度值；
通過所述深度估計模型對所述訓(xùn)練圖像進行深度值估計，得到所述訓(xùn)練圖像的預(yù)測深度值集合，所述預(yù)測深度值集合包括至少一個預(yù)測深度值；
基于所述訓(xùn)練圖像的標準深度值集合和所述訓(xùn)練圖像的預(yù)測深度值集合，確定損失函數(shù)的值；
基于所述損失函數(shù)的值對所述深度估計模型進行訓(xùn)練，得到完成訓(xùn)練的深度估計模型；
其中，所述損失函數(shù)包括深度損失函數(shù)和/或梯度損失函數(shù)，所述深度損失函數(shù)用于表征基于所述深度估計模型輸出的預(yù)測深度值和標準深度值之間的差異程度，所述梯度損失函數(shù)用于表征預(yù)測深度值的梯度和標準深度值的梯度之間的差異程度，所述預(yù)測深度值的梯度基于所述預(yù)測深度值和步長確定，所述標準深度值的梯度基于所述標準深度值和所述步長確定。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述訓(xùn)練圖像的標準深度值集合和所述訓(xùn)練圖像的預(yù)測深度值集合，確定損失函數(shù)的值，包括：
基于所述標準深度值集合和所述預(yù)測深度值集合，確定所述深度損失函數(shù)的值；
基于所述標準深度值和所述步長，確定所述標準深度值的梯度；
基于所述預(yù)測深度值和所述步長，確定所述預(yù)測深度值的梯度；
基于所述標準深度值的梯度和所述預(yù)測深度值的梯度，確定所述梯度損失函數(shù)的值；
基于第一倍數(shù)的所述深度損失函數(shù)的值和第二倍數(shù)的所述梯度損失函數(shù)的值，確定所述損失函數(shù)的值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述標準深度值集合和所述預(yù)測深度值集合，確定所述深度損失函數(shù)的值，包括：
將所述訓(xùn)練圖像中的各個像素點對應(yīng)的深度值差值的絕對值之和，確定為所述深度損失函數(shù)的值，所述像素點對應(yīng)的深度值差值是指所述像素點的預(yù)測深度值與所述像素點的標準深度值的差值。
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