龙图腾网恭喜北京字节跳动网络技术有限公司申请的专利用于生成深度检测模型的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN109191514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-11-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201811236596.X，技术领域涉及：G06T7/55(20170101)；该发明授权用于生成深度检测模型的方法和装置是由卢艺帆设计研发完成，并于2018-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于生成深度检测模型的方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了用于生成深度检测模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集，其中，样本包括拍摄图像和拍摄图像对应的样本深度图像；从样本集中选取样本，执行如下训练步骤：将样本中的拍摄图像输入至初始模型，得到样本对应的输出深度图像；根据样本对应的样本深度图像和输出深度图像中对应位置的像素点的深度值和或梯度值的比较结果，确定损失函数的值；响应于根据损失函数的值确定初始模型训练完成，将初始模型确定为深度检测模型。该实施方式实现了对深度检测模型的训练，从而可以利用得到的深度检测模型获取任一拍摄图像的深度图像。

本发明授权用于生成深度检测模型的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于生成深度检测模型的方法，包括：获取样本集，其中，样本包括拍摄图像和拍摄图像对应的样本深度图像；从所述样本集中选取样本，执行如下训练步骤：将样本中的拍摄图像输入至初始模型，得到样本对应的输出深度图像；根据样本对应的样本深度图像和输出深度图像中对应位置的像素点的深度值和梯度值的比较结果，确定损失函数的值；响应于根据损失函数的值确定初始模型训练完成，将初始模型确定为深度检测模型，其中，样本深度图像和输出深度图像中的像素点一一对应；其中，所述根据样本对应的样本深度图像和输出深度图像中对应位置的像素点的深度值和梯度值的比较结果，确定损失函数的值，包括：从样本对应的样本深度图像和输出深度图像中选取对应位置的像素点对；确定样本深度图像中所选取的像素点对中的像素点的深度值的差值作为样本深度差值；根据所确定的样本深度差值和输出深度图像中所选取的像素点对中的像素点的深度值，确定深度损失值；根据样本对应的样本深度图像和输出深度图像中对应位置的像素点的梯度值，确定梯度损失值；根据所确定的深度损失值和梯度损失值，确定损失函数的值。

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