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龙图腾网恭喜荣耀终端股份有限公司申请的专利一种深度估计网络训练方法、深度估计方法及电子设备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：CN118447288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311718735.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种深度估计网络训练方法、深度估计方法及电子设备是由卢溜设计研发完成，并于2023-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度估计网络训练方法、深度估计方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种深度估计网络训练方法、深度估计方法及电子设备，深度估计网络包括人体解析子网络和单目深度估计子网络，训练方法包括：利用人体解析子网络对训练图像进行特征提取，得到包含人体语义信息的第一中间特征；利用单目深度估计子网络对训练图像进行特征提取，得到包含深度信息的第二中间特征；并基于第一中间特征和第二中间的融合特征对进行深度估计，得到预测深度信息。这样，包含人体语义信息的第一中间特征能够帮助单目深度估计子网络更好地学习训练图像中主体信息以及人体各部位之间的相关性，以将人体各部分与图像中背景区分，使深度估计结果与人体解析结果一致，从而提升主体深度的准确性以及人体各部位的深度细节。

本发明授权一种深度估计网络训练方法、深度估计方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种深度估计网络训练方法，其特征在于，所述深度估计网络包括人体解析子网络和单目深度估计子网络，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练图像以及与所述训练图像对应的真实深度信息；利用所述人体解析子网络对所述训练图像进行特征提取，得到包含人体语义信息的第一中间特征；利用所述单目深度估计子网络对所述训练图像进行特征提取，得到包含深度信息的第二中间特征；利用所述单目深度估计子网络对所述第一中间特征和所述第二中间特征进行特征融合，得到融合特征；利用所述单目深度估计子网络对所述融合特征对进行深度估计，得到预测深度信息；基于所述预测深度信息和所述真实深度信息，对所述单目深度估计子网络进行训练，得到训练后的单目深度估计子网络；其中，基于所述预测深度信息和所述真实深度信息，对所述单目深度估计子网络进行训练，得到训练后的单目深度估计子网络，包括：确定所述训练图像中不同区域的损失权重；其中，所述训练图像中人像区域的损失权重大于背景区域的损失权重；基于所述不同区域的损失权重、所述预测深度信息和所述真实深度信息，计算深度损失；在所述深度损失小于深度损失阈值的情况下，结束对所述单目深度估计子网络的训练，得到训练后的单目深度估计网络。

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