上海科技大学赵富强获国家专利权
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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利基于NeRF的机器学习模型的加速训练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：CN117581232B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202180087326.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于NeRF的机器学习模型的加速训练是由赵富强;吴旻烨;许岚;虞晶怡设计研发完成，并于2021-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于NeRF的机器学习模型的加速训练在说明书摘要公布了：本发明公开用于获得对用于对象识别的基于神经辐射场NeRF的机器学习模型进行训练的一组内容项的系统、方法及非暂时性计算机可读介质。其中，可确定所述一组内容项中所描绘的对象的深度图，并可根据该深度图，生成包括仅描绘所述对象的重建内容项的第一组训练数据。此外，根据所述深度图，还可生成包括与所述一组内容项相关联的一条或多条最优训练路径的第二组训练数据。所述一条或多条最优训练路径至少部分根据与所述一组内容项相关联的相异度矩阵生成。根据所述第一组训练数据和所述第二组训练数据，可以对所述基于NeRF的机器学习模型进行训练。
本发明授权基于NeRF的机器学习模型的加速训练在权利要求书中公布了：1.一种用于对象识别的基于神经辐射场NeRF的机器学习模型的训练方法，其特征在于，该方法包括： 获得用于训练所述基于NeRF的机器学习模型的一组内容项； 确定所述一组内容项中所描绘的对象的深度图； 根据所述深度图，生成包括仅描绘所述对象的重建内容项的第一组训练数据； 根据所述深度图，生成包括与所述一组内容项相关联的一条或多条最优训练路径的第二组训练数据，其中，所述一条或多条最优训练路径至少部分根据与所述一组内容项相关联的相异度矩阵生成；以及 根据所述第一组训练数据和所述第二组训练数据，训练所述基于NeRF的机器学习模型。
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