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摘要：本发明公开了一种标准化流空间三维形状优化方法、装置、设备及介质，方法包括：获取目标车辆的图像数据；基于图像数据，提取目标车辆的特征点，计算得出特征点的三维空间点；通过训练后的网络对三维空间点对应的形状编码进行处理，预测三维空间点的符号距离函数值；基于符号距离函数值，计算三维空间点对应的目标损失函数值；目标损失函数包括表面损失、渲染深度损失以及掩膜损失；表面损失用于指示各个三维空间点的符号距离函数值的大小；渲染深度损失为三维空间点的深度距离的误差；掩膜损失用于指示被遮挡的三维形状的特征点；基于目标损失函数值更新形状编码，直至损失函数收敛。本发明能够提高三维形状重建的精确度、效率和鲁棒性。
主权项：1.一种标准化流空间三维形状优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的图像数据；基于所述图像数据，提取所述目标车辆的特征点，计算得出所述特征点的三维空间点；通过训练后的网络对所述三维空间点对应的形状编码进行处理，预测所述三维空间点的符号距离函数值；基于所述符号距离函数值，计算所述三维空间点对应的目标损失函数值；所述目标损失函数包括表面损失、渲染深度损失以及掩膜损失；所述表面损失用于指示各个所述三维空间点的符号距离函数值的大小；所述渲染深度损失为所述三维空间点的深度距离的误差；所述掩膜损失用于指示被遮挡的三维形状的特征点；将所述符号距离函数值通过多元损失函数进行处理，获得所述目标损失函数值；所述多元损失函数为： 其中，、、、表示权重，为表面损失，为掩膜损失，为渲染深度损失，为所述形状编码，表示所述图像的帧数；基于如下公式，计算光线跟踪过程中第个采样点为空的采样点概率； 其中，为预设的距离阈值，为符号距离函数值；基于如下公式得到命中概率： 其中，表示采样点的数量；表示光线以命中概率终止的采样点；基于如下公式得到代价函数： 其中，表示光线与对象掩膜中像素相交的概率，；基于如下公式得到掩膜损失： 其中，表示位于掩膜区域内的像素集合和位于所述掩膜区域外但在2D边界框内的像素集合的并集；基于所述目标损失函数值更新所述形状编码，直至所述损失函数收敛，实现对所述目标车辆三维形状的重建。
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百度查询： 深圳魔视智能科技有限公司 一种标准化流空间三维形状优化方法、装置、设备及介质
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