[发明专利]关键点预测、网络训练、图像处理方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201611261431.9 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN108229489B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘宇;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 罗延红;姚远达 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种关键点预测、网络训练、图像处理方法、装置及电子设备，其中，所述关键点预测方法包括：采用第一卷积神经网络检测图像，获得所述图像的特征信息；所述第一卷积神经网络为使用含有通用物体的关键点标注信息的样本图像训练得到的卷积神经网络；采用所述第一卷积神经网络根据所述特征信息预测所述图像的通用物体的关键点，获得所述图像的通用物体的关键点预测结果，关键点预测结果包括关键点位置预测信息和关键点存在预测信息。本发明实施例中通过第一卷积神经网络扩大了物体类别的关键点预测范围，实现了结合通用物体的关键点位置预测信息和关键点存在预测信息综合判断图像中的通用物体的关键点。 | ||
| 搜索关键词： | 关键 预测 网络 训练 图像 处理 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种关键点预测方法，其特征在于，包括：采用第一卷积神经网络检测图像，获得所述图像的特征信息；所述第一卷积神经网络为使用含有通用物体的关键点标注信息的样本图像训练得到的卷积神经网络；采用所述第一卷积神经网络根据所述特征信息预测所述图像的通用物体的关键点，获得所述图像的通用物体的关键点预测结果，所述关键点预测结果包括关键点位置预测信息和关键点存在预测信息。
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