一种基于自监督学习的全景图像特征提取方法及装置

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一种基于自监督学习的全景图像特征提取方法及装置
申请号:CN202511160441
申请日期:2025-08-19
公开号:CN120953631A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于自监督学习的全景图像特征提取方法和装置包括:将平面图像与单位球体相切,将平面图像所有像素点投影到单位球体连两个指定位置上,得到平面图像的两个等距矩形投影;对每个等距矩形投影进行裁剪,生成一对具有全景失真的训练视图;将每个训练视图分别输入编码器,得到每个训练视图的输出特征,将输出特征输入卷积层生成偏移位置矩阵;根据偏移位置矩阵得到采样坐标,对输出特征进行网格采样,得到具有形变感知的重新采样特征;通过以每个训练视图的重新采样特征,衡量与另一个训练视图的输出特征的一致性,构建损失函数训练编码器,得到全景特征提取器。
技术关键词
图像特征提取方法 输出特征 信息显示设备 编码器 特征提取器 矩阵 语义分割模型 坐标 编码模块 球体 人工智能模型 矩形 网格 像素点 计算机程序产品 投影模块
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