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本发明属于计算机视觉图像处理领域，公开一种基于点云学习的无监督单目深度估计方法，包括：准备数据集；将训练集分批输入无监督单目点云估计模型，模型输出与输入图像对应的预测点云、位姿变化，计算与输入图像对应的重投影图像和重建点云，计算训练总损失，包括重投影损失、预测点云的自监督约束损失、预测点云的帧间约束损失、边缘平滑损失；使用总损失约束模型训练，到最优的无监督单目点云估计模型；准备用于3D目标检测的数据集，用预测点云文件替换真实点云文件；训练3D目标检测模型，得到最优3D目标检测模型。本发明深入挖掘
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116912207 A
(43)申请公布日 2023.10.20
(21)申请号 202310873710.4
(22)申请日 2023.07.17
(71)申请人 南京邮电大学
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