【技术实现步骤摘要】
模型获取方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及模型获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
现有技术在利用目标图像构建三维模型时会对目标图像进行下采样，得到分辨率较低的图像，利用该图像进行模型构建，最后得到的3D模型精度较低，细节方面不够完善，与模型的真实形状有较大的出入。
技术实现思路
本申请的目的在于提供模型获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以将高分辨率特征嵌入3D特征，使得到的3D模型兼顾局部特征和全局特征的真实性，实现高精度的三维预测。本申请的目的采用以下技术方案实现：第一方面，本申请提供了一种模型获取方法，所述方法包括：获取目标图像；对所述目标图像进行第一次下采样，获取分辨率低于所述目标图像的第一采样图像，对所述第一采样图像进行特征提取得到低分辨率特征，对所述低分辨率特征进行3D点位预测得到3D特征；对所述目标图像进行特征提取得到高分辨率特征；将所述高分辨率特征嵌入所述3D特征，得到所述目标图像的3D模型。该技术方案的有...
【技术保护点】
1.一种模型获取方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标图像；/n对所述目标图像进行第一次下采样，获取分辨率低于所述目标图像的第一采样图像，对所述第一采样图像进行特征提取得到低分辨率特征，对所述低分辨率特征进行3D点位预测得到3D特征；/n对所述目标图像进行特征提取得到高分辨率特征；/n将所述高分辨率特征嵌入所述3D特征，得到所述目标图像的3D模型。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种模型获取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标图像；
对所述目标图像进行第一次下采样，获取分辨率低于所述目标图像的第一采样图像，对所述第一采样图像进行特征提取得到低分辨率特征，对所述低分辨率特征进行3D点位预测得到3D特征；
对所述目标图像进行特征提取得到高分辨率特征；
将所述高分辨率特征嵌入所述3D特征，得到所述目标图像的3D模型。
2.根据权利要求1所述的模型获取方法，其特征在于，所述对所述第一采样图像进行特征提取得到低分辨率特征，包括：
将所述第一采样图像输入VGG-16网络进行特征提取，得到所述低分辨率特征；
所述对所述低分辨率特征进行3D点位预测得到3D特征，包括：
将所述低分辨率特征输入图残差网络进行3D点位预测，得到所述3D特征。
3.根据权利要求2所述的模型获取方法，其特征在于，所述将所述第一采样图像输入VGG-16网络进行特征提取，得到所述低分辨率特征，包括：
获取所述目标图像的至少两个姿态的法向图；
将所述第一采样图像和所述目标图像的至少两个姿态的法向图输入VGG-16网络进行特征提取，得到所述低分辨率特征。
4.根据权利要求2所述的模型获取方法，其特征在于，所述将所述低分辨率特征输入图残差网络进行3D点位预测，得到所述3D特征，包括：
针对所述低分辨率特征中的每个像素点执行以下处理：
利用perceptualfeaturepooling层，根据所述像素点的上一时刻的三维顶点坐标从所述低分辨率特征中提取得到提取顶点特征；
对所述提取顶点特征与所述像素点的上一时刻的三维顶点特征进行融合，并将融合结果输入所述图残差网络，得到所述像素点的当前时刻的三维顶点坐标和三维顶点特征。
5.根据权利要求4所述的模型获取方法，其特征在于，
所述利用perceptualfeaturepooling层，根据所述像素点的上一时刻的三维顶点坐标从所述低分辨率特征中提取得到提取顶点特征，包括：
利用perceptualfeaturepooling层，根据所述像素点的上一时刻的三维顶点坐标映射回所述低分辨率特征中的2D坐标点，取所述2D坐标点边上最近的四个点进行双线性插值，得到所述提取顶点特征。
6.根据权利要求1所述的模型获取方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行特征提取得到高分辨率特征，包括：
对所述目标图像进行第二次下采样，获取分辨率低于所述目标图像的第二采样图像，对所述第二采样图像进行特征提取得到所述高分辨率特征，所述第二采样图像的分辨率高于所述第一采样图像。
技术研发人员：陈海波，李亦超，
申请(专利权)人：深兰科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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