申请/专利权人：福特全球技术公司

申请日：2020-10-09

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN112633465A

主分类号：G06N3/04(20060101)

分类号：G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T7/593(20170101);B60W10/20(20060101);B60W10/18(20120101);B60W40/00(20060101);B60W50/00(20060101)

优先权：["20191008 US 16/595,849"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.18#实质审查的生效;2021.04.09#公开

摘要：本公开提供了“车辆神经网络训练”。一种计算机，其包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，所述指令由所述处理器执行以：生成两个或更多个立体对的合成图像，并且使用生成式对抗网络GAN基于所述两个或更多个立体对的合成图像生成两个或更多个立体对的真实图像，其中使用基于所述两对或更多对真实图像确定的六轴自由度DoF姿态来训练所述GAN。所述指令还可以包括以下指令：基于真实图像序列训练深度神经网络并且使用所述深度神经网络操作车辆以处理由车辆传感器获取的视频图像序列。

主权项：1.一种方法，其包括：生成两个或更多个立体对的合成图像；使用生成式对抗网络GAN基于所述两个或更多个立体对的合成图像生成两个或更多个立体对的真实图像，其中使用基于所述两对或更多对真实图像确定的六轴自由度DoF姿态来训练所述GAN；基于真实图像序列训练深度神经网络；以及使用所述深度神经网络操作车辆以处理由车辆传感器获取的视频图像序列。

全文数据：

权利要求：

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