[发明专利]人脸检测方法及相关装置

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备中预先配置人脸检测模型，所述人脸检测模型包括金字塔模型、双注意力模块和多任务损失函数，所述方法包括：

获取目标人脸图像，获取目标环境参数，按照预设的环境参数与拍摄参数之间的映射关系，确定所述目标环境参数对应的目标拍摄参数，依据所述目标拍摄参数对所述目标人脸进行拍摄，得到第一图像，对所述第一图像进行图像分割，得到所述目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入到所述金字塔模型，得到尺度不一样的多个第一特征图；

将所述多个第一特征图中每一特征图输入到所述双注意力模块中进行运算，得到多个第二特征图，所述双注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块，每一第二特征图均为添加注意力的特征图；

将所述多个第二特征图进行特征融合，得到中间特征图；

将所述中间特征图输入到所述多任务损失函数，得到目标人脸检测结果，其中，所述多任务损失函数包括多个任务，每一任务对应一个任务标签；

其中，所述将所述多个第一特征图中每一特征图输入到所述双注意力模块中进行运算，得到多个第二特征图，包括：

对第i层第一特征图进行反卷积运算，得到反卷积运算结果，所述第i层第一特征图不为所述多个第一特征图中尺度最大的第一特征图；

依据所述反卷积运算结果来调节所述第i层第一特征图的上一层的第一特征图的双注意力模块的模型参数；

通过调节后的所述双注意力模块对该层的第一特征图进行运算，得到第二特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个第一特征图中每一特征图输入到双注意力模块中进行运算，得到多个第二特征图，包括：

确定第j个第一特征图的空间特征和通道特征，所述第j个第一特征图为所述多个第一特征图中的任一第一特征图；

将所述空间特征进行softmax运算，得到空间特征权重；

将所述通道特征进行softmax运算，得到通道特征权重；

将所述空间特征权重与所述第j个第一特征图进行mul运算，得到中间空间特征；

将所述通道特征权重与所述第j个第一特征图进行mul运算，得到中间通道特征；

将所述中间空间特征、所述中间通道特征和所述第j个第一特征图进行mul运算，得到所述第j个第一特征图对应的第二特征图。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本；

将所述训练样本集划分为多个训练集，每一训练集对应一个复杂度等级；

依据所述多个训练集对预设人脸检测模型进行训练，得到所述人脸检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本集划分为多个训练集，包括：

确定样本a中的多类特征，每一类特征对应一个数量以及权重值，所述样本a为所述训练样本集中的任一样本；

依据所述多类特征中每一类特征对应一个数量以及权重值进行运算，得到目标复杂度；

按照预设的复杂度与训练集的类标签之间的映射关系，确定所述样本a对应的目标训练集。