样本生成方法、网络模型的训练方法及相关装置

本申请公开了样本生成方法、网络模型的训练方法及相关装置。该方法包括：获取第一RGB图像；将第一RGB图像输入至第一网络模型，得到第一网络模型输出的第一深度图像；第一深度图像具有绝对深度信息；根据第一RGB图像和第一深度图像，得到第一点云；对第一点云进行空间变换，得到第二点云；其中，第二点云所对应的视角和第一点云所对应的视角不同；将第二点云投影至图像平面，得到第二RGB图像，并将第一RGB图像和第二RGB图像作为训练样本对。通过上述方式，能够让训练样本对中存在不同视角的RGB图像，在后续训练网络模型时，引入多视角训练策略，有助于增强网络模型预测的几何一致性，提升对遮挡区域、边界细节和小物体结构的预测能力。