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公开(公告)号：CN118196163A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410354043.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/55 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于双目深度估计的数据增强方法，通过调整数据集视差分布，提高双目深度估计网络在视差低占比区域的准确性，所述方法包括：对数据集进行随机采样，得到原始视差分布；数据集中每张视差图以50％的概率被选中进行后续操作，另外50％的数据不做增强，直接输出；对于进行后续操作的图像对，分别进行随机平移变换和缩放变换，通过改变图像对视差大小从而调整数据集视差分布；通过掩码操作使模型只关注指定视差范围，模型在数据增强后的数据集上进行训练。本发明借助双目视觉的方法调整图像对的视差大小，从而使整个数据集在目标视差范围达到均匀分布，提升网络在实际应用场景的推理能力与泛化能力。
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