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本发明提供一种自监督深度网络的训练方法、图像深度的获取方法和装置，在基于自监督的深度网络的训练过程中，引入了深度特征对齐损失和体素密度对齐损失，深度特征对齐损失能够提高光照变化区域、反射表面和无纹理区域等场景下网络模型的光度一致性的鲁棒性，体素密度对齐损失能够提高移动物体场景下网络模型的光度一致性的鲁棒性，并通过光度一致性损失、时空一致性损失、平滑损失、深度特征对齐损失和体素密度对齐损失确定总损失，使用该总损失作为网络训练的监督信号，从而能够更加鲁棒地约束跨图一致性，学习到更鲁棒的深度网络。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113888613 A
(43)申请公布日 2022.01.04
(21)申请号 202111273034.4
(22)申请日 2021.10.29
(71)申请人 京东科技信息技术有限公司
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