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龙图腾网获悉广州文远知行科技有限公司申请的专利深度预测模型训练方法、深度预测方法及相关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：CN114842305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210670124.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权深度预测模型训练方法、深度预测方法及相关装置是由鲁赵晗;韩旭设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度预测模型训练方法、深度预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种深度预测模型训练方法、深度预测方法及相关装置，包括：获取训练图像集，将深度预测范围划分为多个连续的深度类别；针对每张训练图像，根据深度值计算像素点属于各个深度类别的概率，并将概率作为像素点属于各个深度类别的标签值；采用训练图像和标签值训练深度预测模型，深度预测模型输出像素点属于各个深度类别的概率，并将该概率作为像素点属于深度类别的置信度，通过深度值计算概率作为标签，实现了对标签进行平滑，更准确地标注了处于深度类别边界的像素点，采用该标签训练的深度预测模型对深度类别边界的像素点的分类结果准确度高，分类结果以概率作为置信度，置信度平滑，并且能够反映分类结果的可信度。

本发明授权深度预测模型训练方法、深度预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种深度预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练图像集，所述训练图像集中每张训练图像的像素点关联有深度值； 将预设深度预测范围划分为多个连续的深度类别； 针对每张训练图像，根据所述深度值计算所述像素点属于各个所述深度类别的概率，并将所述概率作为所述像素点属于各个所述深度类别的标签值； 采用所述训练图像和所述标签值训练深度预测模型，所述深度预测模型用于输出所述像素点属于各个所述深度类别的概率，其中，所述深度类别对应的概率为所述像素点属于所述深度类别的置信度； 所述针对每张训练图像，根据所述深度值计算所述像素点属于各个所述深度类别的概率，并将所述概率作为所述像素点属于各个所述深度类别的标签值，包括： 计算每个所述深度类别的中心点深度值； 通过以下公式计算所述像素点属于所述深度类别的概率： 其中，Pij为像素点j的深度值dj属于深度类别i的概率，Mi为深度类别i的中心点深度值，σ为预先设置的超参数。

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