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物理

本申请适用于深度估计网络训练技术领域，提供了基于预设的损失函数的单目深度估计网络的训练方法，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个彩色图像样本和每个所述彩色图像样本的真实深度图；利用所述训练数据集、单目深度估计网络、学习网络和预设的损失函数进行对抗训练，得到训练后的所述单目深度估计网络。通过上述方法，能够训练出更准确的单目深度估计网络。

.一种基于预设的损失函数的单目深度估计网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多个彩色图像样本和每个所述彩色图像样本的真实深度图； 利用所述训练数据集、单目深度估计网络、学习网络和预设的损失函数进行对抗训练，得到训练后的所述单目深度估计网络； 在所述对抗训练过程中，所述单目深度估计网络的输入为所述彩色图像样本，所述单目深度估计网络的输出为所述彩色图像样本的预测深度图；所述学习网络的输入为所述彩色图像样本的预测深度图或所述真实深度图，所述学习网络的输出为所述彩色图像样本的预测深度图到由所述真实深度图张成的潜在流形空间的距离，或者，所述学习网络的输出为所述真实深度图到由所述真实深度图张成的潜在流形空间的距离；所述损失函数的输入为所述彩色图像样本的预测深度图和所述真实深度图，所述损失函数的输出为基于所述预测深度图到由所述真实深度图张成的潜在流形空间的距离所计算得到的数值。

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