【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，例如涉及一种环视深度估计模型训练方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、环视深度估计是通过采集环形相机的图像，利用深度学习模型来估计物体与相机之间的距离。相较于传统的单目深度估计，环视深度估计可以通过收集环形相机多个方向的信息来提高深度估计的精度和鲁棒性，可以广泛应用于自动驾驶、三维建模、增强现实、虚拟现实等领域。
2、现有技术例如cn109741388b公开了将采用双目相机拍摄的第一图像和第二图像组成训练样本，使用训练样本对初始双目深度估计模型进行训练。在该现有技术中用于训练的图像可能存在误匹配点，导致降低深度估计模型的训练精度。该现有技术还存在基于深度学习的深度估计模型需要纠正的误差来自于图像本身的几何变换，在实际应用中可能没有足够数量的图像来确保模型训练的准确性。
3、综上所述，现有技术存在用于训练的图像可能存在误匹配点，导致降低深度估计模型的训练精度，以及在实际应用中可能没有足够数量的图像来确保模型训练的准确性的问题。
技术实现思路
1、...
【技术保护点】
1.一种环视深度估计模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述得到环视深度估计模型之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述结合所有所述已过滤深度图像和所有所述深度估计图像对所述待训练神经网络进行训练，得到环视深度估计模型，包括：
4.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述对每个所述初步深度图像进行误匹配点去除，得到多个已过滤深度图像，包括：
5.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种环视深度估计模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述得到环视深度估计模型之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述结合所有所述已过滤深度图像和所有所述深度估计图像对所述待训练神经网络进行训练，得到环视深度估计模型，包括：
4.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述对每个所述初步深度图像进行误匹配点去除，得到多个已过滤深度图像，包括：
5.根据权利要求1所述的环视深度估计模型训练方法，其特征在于，所述对每个所述场景图像进行图像增强，得到对应的已增强图像，包括：
6.根据权利要求5所述的环视深度估计模型训练方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉鹏，任亮亮，吴胜凯，刘宏波，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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