[发明专利]人体关键点检测模型的训练方法和装置在审
| 申请号： | 201910099356.8 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109858444A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 喻冬东;王长虎 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例公开了人体关键点检测模型的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合；获取初始人体关键点检测模型，初始人体关键点检测模型包括特征提取网络、与至少一个部位对应的至少一个关键点检测网络；利用深度学习方法，将训练样本集合中的训练样本的样本人体图像作为特征提取网络的输入，将特征提取网络输出的特征信息分别输入至少一个关键点检测网络，将输入的样本人体图像中显示的人体的至少一个部位的关键点的位置信息分别作为对应的关键点检测网络的期望输出，训练得到人体关键点检测模型。该实施方式实现了提高人体关键点预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 关键点检测 特征提取 训练样本集合 方法和装置 人体图像 网络 关键点 样本 特征信息 网络输出 训练样本 准确度 期望 输出 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种人体关键点检测模型的训练方法，包括：获取训练样本集合，训练样本包括样本人体图像和样本人体图像中显示的人体的至少一个部位的关键点的位置信息；获取初始人体关键点检测模型，所述初始人体关键点检测模型包括特征提取网络、与所述至少一个部位对应的至少一个关键点检测网络；利用深度学习方法，将所述训练样本集合中的训练样本的样本人体图像作为特征提取网络的输入，将特征提取网络输出的特征信息分别输入至少一个关键点检测网络，将输入的样本人体图像中显示的人体的至少一个部位的关键点的位置信息分别作为对应的关键点检测网络的期望输出，训练得到人体关键点检测模型。
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