用于进行流体模拟的分层神经网络的训练方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202210346497.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114662397A | 公开（公告）日 | 2022-06-24 |
| 申请公布号 | CN114662397A | 申请公布日 | 2022-06-24 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06T13/00（2011.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F113/08（2020.01）N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 樊思明;朴镜潭;林君仪;钱晨 | 申请（专利权）人 | 商汤集团有限公司 |
| 代理机构 | 北京中知恒瑞知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 中国香港新界沙田香港科学园科技大道西一号核心大楼第二座2楼226-230室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本公开提供了一种用于进行流体模拟的分层神经网络的训练方法及装置，包括：获取样本视频中的多帧样本视频帧，以及所述样本视频中与所述多帧样本视频帧对应的监督视频帧，以及所述多帧样本视频帧分别与所述监督视频帧之间的光流信息；将所述多帧样本视频帧输入至待训练的分层神经网络中，确定所述多帧样本视频帧分别对应的背景特征信息和流体特征信息；基于各样本视频帧对应的光流信息调整各样本视频帧对应的流体特征信息，得到调整流体特征信息；基于所述背景特征信息和所述调整流体特征信息构建预测视频帧，并基于所述预测视频帧和所述监督视频帧对所述待训练的分层神经网络进行训练。 |
