[发明专利]神经网络训练方法、人脸检测方法及人脸检测装置有效
| 申请号： | 201711257555.4 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN107977628B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 袁野;俞刚 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/72;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11371 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋南 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络训练方法、人脸检测方法及人脸检测装置，涉及图像处理技术领域，以缓解现有技术中存在的上下文信息的定义误差较大，影响人脸检测精度的问题，能够结合人脸检测自身特征进行自适应的定义上下文信息，减少了人为先验对上下文定义的偏差，提高了对人脸检测精度。该神经网络训练方法，包括：对人脸图像的特征图进行感兴趣区域处理，获得人脸初步区域；利用神经网络对人脸初步区域进行上下文信息估计，获得人脸上下文区域；通过池化算子对人脸上下文区域的坐标求导，更新人脸上下文区域；根据更新后的人脸上下文区域，对神经网络进行反传损失，更新神经网络的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 检测 装置 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络训练方法，其特征在于，所述神经网络用于人脸检测；/n所述方法包括：/n利用池化算子对人脸图像的特征图进行感兴趣区域处理，获得人脸初步区域，其中，所述人脸初步区域为池化算子抠出的每个锚定点对应的特征图块；/n对所述人脸初步区域进行上下文信息估计，获得人脸上下文区域；/n通过池化算子对所述人脸上下文区域的坐标求导，更新所述人脸上下文区域；/n根据更新后的所述人脸上下文区域，对所述神经网络进行反传损失，更新所述神经网络的参数；/n所述通过池化算子对所述人脸上下文区域的坐标求导，更新所述人脸上下文区域，具体包括：/n利用符号函数对所述人脸上下文区域的坐标求导，更新所述人脸上下文区域；/n所述利用符号函数对所述人脸上下文区域的坐标求导，更新所述人脸上下文区域，具体包括：/n所述人脸上下文区域的坐标为/n
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