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摘要：本发明公开了一种基于联合损失函数监督的单目深度估计方法，包括：获取RGB图像和点云数据，并将RGB图像和点云数据进行对齐操作，以构建数据集，其中，数据集包括训练集、验证集和测试集；构建深度估计网络模型，将训练集输入深度估计网络模型中进行训练，得到模型参数和深度预测图像；基于模型参数，将验证集输入深度估计网络模型进行评估，以调整模型参数直至验证集的联合损失函数收敛，得到最优模型参数；根据最优模型参数，将测试集输入深度估计网络模型进行性能评估，得到训练后的深度估计网络模型；将RGB图像输入训练后的深度估计网络模型进行预测，得到深度图像。本发明通过联合损失函数对深度估计网络模型监督，提高模型预测结果准确率。
主权项：1.一种基于联合损失函数监督的单目深度估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取RGB图像和点云数据，并将所述RGB图像和所述点云数据进行对齐操作，以构建数据集，其中，所述数据集包括训练集、验证集和测试集；构建深度估计网络模型，将所述训练集输入所述深度估计网络模型中进行训练，得到模型参数和深度预测图像；基于所述模型参数，将所述验证集输入所述深度估计网络模型进行性能评估，以调整所述模型参数直至所述验证集的联合损失函数收敛，得到最优模型参数；根据所述最优模型参数，将所述测试集输入所述深度估计网络模型进行性能评估，得到训练后的深度估计网络模型；将所述RGB图像输入所述训练后的深度估计网络模型进行预测，得到深度图像。
全文数据：
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百度查询： 高新兴科技集团股份有限公司 一种基于联合损失函数监督的单目深度估计方法及装置
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