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一种消除自监督三维重建不确定性的方法
发布时间: 2023-11-15
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了一种消除自监督三维重建不确定性的方法。该方法包括：以设定的第一损失函数为目标预训练深度学习三维重建模型，所述深度学习三维重建模型以参考视角和源视角组成的视角对图像为输入，第一损失函数基于光度立体一致性损失和深度光流一致性损失构建，该深度光流一致性损失表征源视角的像素及其在参考视角下的匹配点所形成的伪光流信息；以设定的第二损失函数为优化目标训练预训练的深度学习三维重建模型，所述第二损失函数通过估计预训练阶段的不确定性掩码构建，该不确定性掩码用于表征输入图像中的有效区域。本发明不需要标注数据并且克服了图像重建中的不确定性问题，提高了模型的精确度和泛化能力。
成果亮点
一种消除自监督三维重建不确定性的方法，包括以下步骤：
步骤S1：以设定的第一损失函数为目标预训练深度学习三维重建模型，其中，所述深度学习三维重建模型以参考视角和源视角组成的视角对图像为输入，提取对应的深度图用于三维图像重建，所述第一损失函数基于光度立体一致性损失和深度光流一致性损失构建，该光度立体一致性损失表征重建图像与参考图像之间的差异，该深度光流一致性损失表征源视角的像素及其在参考视角下的匹配点所形成的伪光流信息；
步骤S2：以设定的第二损失函数为优化目标训练经预训练的深度学习三维重建模型，获得优化的三维重建模型，其中，所述第二损失函数通过估计预训练阶段的不确定性掩码构建，该不确定性掩码用于表征输入图像中的有效区域。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
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