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一种单目深度估计模型学习性能的不确定性量化方法

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本发明涉及单目深度估计领域，公开了一种单目深度估计模型学习性能的不确定性量化方法，通过设计不确定性测量策略、不确定性引导策略和不确定性后处理策略。不仅能高效测量自监督单目深度模型输出深度图的不确定性，并且可以利用不确定性信息引导网络学习和对深度图进行后处理。本发明简单有效，不需要添加网络模块，避免了对基线模型网络结构的修改，可推广到现有和未来的自监督单目深度模型当中。

著录项

公开/公告号CN114782782A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-22

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN202210696178.9
发明设计人肖春霞;郑圣杰;罗飞;
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申请日2022-06-20
分类号G06V10/776;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;
代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人齐晨涵
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号
入库时间 2023-06-19 16:04:54

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法律状态
2022-07-22

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