用于训练用于生成图像的机器学习系统的设备和方法.pdf
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用于训练用于生成图像的机器学习系统的设备和方法.pdf
提供了用于训练用于生成图像的机器学习系统的设备和方法。用于训练生成性对抗网络(60)的计算机实现方法,其中所述生成性对抗网络(60)的生成器(61)被配置成基于至少一个输入值(<base:Italic>z</base:Italic>)来生成至少一个图像(<base:Italic>x</base:Italic><base:Sub>1</base:Sub>),其中训练所述生成性对抗网络(60)包括最大化损失函数(<base:Imagehe=@14@wi=@13@file=@100004_DEST_PATH_I
用于训练用于生成图像的机器学习系统的设备和方法.pdf
用于训练机器学习系统(60)的计算机实现方法,其中所述机器学习系统(60)包括被配置成生成至少一个图像(<base:Italic>x</base:Italic><base:Sub>1</base:Sub>)的生成器(61),所述用于训练的方法包括下述步骤:·由所述生成器(61)基于至少一个随机抽取的值来生成第一图像;·由所述机器学习系统(60)的鉴别器(62)确定表征所述第一图像的两个分类的第一输出,并由所述鉴别器(60)确定表征所提供的第二图像的两个分类的第二输出;·训练所述鉴别器(62),使得所述第一
用于自动生成环境的训练图像集的系统和方法.pdf
本发明涉及一种用于自动生成环境的训练图像集的系统和方法。一种用于针对原生环境生成图像和标签的训练集的计算机实现的方法,该方法包括:接收物理坐标集,检索与环境的地理参考模型相对应的环境模型数据,以及创建多个二维(2D)渲染图像,每个图像与多个物理坐标集中的一个物理坐标集的视图相对应。2D渲染图像包括一个或更多个环境特征。该方法还包括生成链接数据,该链接数据将每个2D渲染图像与(i)用于所包括的一个或更多个环境特征的标签以及(ii)对应的原生图像相关联。另外,该方法还包括存储训练集,该训练集包括2D渲染图像、
用于生成视差图像的方法和设备.pdf
一种用于生成视差图像的设备通过对立体图像的第一图像和第二图像分别执行立体匹配,来生成第一初始视差图像和第二初始视差图像;通过对第一初始视差图像和第二初始视差图像分别执行边缘保留滤波,来生成第一增强视差图像和第二增强视差图像;并然后通过使用用于第一和第二初始视差图像的每一像素的视差值的可靠性因子和用于第一和第二增强视差图像的每一像素的视差值的可靠性因子,来增强用于第一和第二初始视差图像的每一像素的视差值。
用于训练机器学习模型的设备和方法.pdf
用于训练机器学习模型的方法,包括:产生训练数据图像对,每个训练数据图像对具有显示对象的训练摄像机图像和描述符值目标图像,产生训练摄像机图像和描述符值目标图像包括:选择对象相对于预先给定的摄像机的位置;选择对象相对于预先给定的摄像机的取向;将该取向适配于针对所选择位置和所选择取向预先给定的参考取向,在参考取向情况下该对象具有与在所选择取向情况下相同的到摄像机的图像平面上的投影;通过产生具有所选择的位置和从摄像机来看参考取向的对象的摄像机图像产生训练摄像机图像,并产生描述符值目标图像,并在使用训练数据图像对作