摘要
本申请涉及一种场景重建模型训练方法、场景重建方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,包括:确定各标定图像对应的各第一采样点,确定各第一采样点的第一特征值;确定场景的多个视角中每个视角对应的相机的位姿,基于各视角对应的相机的位姿确定各第一渲染视角对应的各第一目标视角及各第一目标视角对应的第一权重;对每一第一渲染视角,基于各第一权重及各第一目标视角的外观嵌入进行空间聚类得到第一渲染视角的外观嵌入,外观嵌入表示对应视角图像的与环境光照和/或亮度相关的特征;基于各第一渲染视角的外观嵌入及各第一采样点的第一特征值进行模型训练,得到场景重建模型。采用本方法能够提高对光照变化的鲁棒性。
技术关键词
视角
采样点
重建场景
特征值
场景重建方法
图像
相机
模型训练方法
颜色
密度
神经网络模型训练
计算机设备
计算机程序产品
可读存储介质
光照
聚类
模型训练装置
亮度
模块
系统为您推荐了相关专利信息
进度计算方法
边坡支护结构
图片
图像处理
特征点
神经网络参数
粒子群优化算法
信号
数据
训练样本集
种子检测方法
三维卷积神经网络
Softmax分类器
数据特征提取
一维卷积神经网络