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一种基于图像内容和风格解耦的6D姿态估计数据集迁移方法

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本发明公开了一种基于图像内容和风格解耦的6D姿态估计数据集迁移方法，包括：步骤一：训练伪配对图像生成网络；步骤二：训练自主设计的图像迁移网络。本发明使用编码器解耦了图像内容和风格表示，再利用与源域数据共享的内容表示空间和与目标域数据共享的风格表示空间重建图像，重建时通过设计的物体结构特征提取器和关键点注意力特征提取器实现物体结构的强监督和关键点结构的精细化。本发明可以有效弥补真实数据和合成数据之间的域间隙，使用解耦表示作为输入，可以有效改善模式崩塌，且在充分利用无标签目标域数据的同时，不会增加6D姿态估计算法的复杂性。

著录项

公开/公告号CN114742890A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-12

原文格式PDF
申请/专利权人西北大学;
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申请/专利号CN202210261360.1
发明设计人赵国英;朱梦婕;赵万青;张少博;彭进业;彭先霖;
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申请日2022-03-16
分类号G06T7/73;G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构西安恒泰知识产权代理事务所;
代理人孙雅静
地址 710069 陕西省西安市太白北路229号
入库时间 2023-06-19 15:58:43

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法律状态
2022-07-12

公开

发明专利申请公布

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