深度监督高斯泼溅模型确定方法、装置、设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
深度监督高斯泼溅模型确定方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202510110423
申请日期:2025-01-23
公开号:CN120032053A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本公开提供了一种深度监督高斯泼溅模型确定方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,方法包括:获取重建目标的图像以及图像对应的深度图像,基于分割模型对图像进行分割,得到图像中不同物体的深度数据,基于图像以及深度图像对高斯泼溅模型进行训练,在深度损失函数、L1损失函数以及SSIM损失函数构建的目标损失函数值达到预设阈值的情况下,得到训练完成的高斯泼溅模型,基于深度数据在高斯泼溅模型训练过程中对训练过程进行监督,提高了高斯泼溅模型对深度数量级较小的细节区域的关注度,进而提高细节上的重建效果。
技术关键词
图像 物体深度数据 运动恢复结构 处理器 掩膜 视角 可读存储介质 模块 电子设备 指令 存储器 计算机 算法 参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种用于大渣量冶炼的电弧炉渣金分离装置及方法
电弧炉渣 吹气枪 自动化控制系统 出渣口 出钢口
2
一种高载能园区用电量预测方法、装置、设备及介质
LSSVM模型 时间段 样本 序列 计算机程序指令
3
一种基于热动力学的热氧化失效分析方法和装置
聚乙烯材料 性能测试数据 时间预测模型 失效分析方法 参数
4
模型训练方法、推荐方法及相关设备
编码特征 模型训练方法 数据 对象 推荐方法
5
一种异构编译优化方法、设备及介质
异构编译优化方法 层次结构数据 网格 样本 神经网络模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号