[发明专利]一种神经网络训练方法、计算设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910287068.5 | 申请日： | 2019-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110059605A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 齐子铭;李志阳;周子健;张伟;许清泉 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;张赞 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络训练方法，适于在计算设备中执行，神经网络适于对图像进行处理以输出表征图像特征的关键点，方法包括：从视频数据中提取预定数量的连续帧图像；将连续帧图像输入神经网络，得到连续帧图像的图像预测点；针对各图像预测点，对连续帧图像进行光流计算，以得到对应的光流预测点；基于连续帧图像的图像预测点和光流预测点，计算第一损失值；以及基于第一损失值，调整神经网络的参数以便得到训练后的神经网络。该方法能够提高神经网络输出预测点的稳定度。 | ||
| 搜索关键词： | 连续帧图像 神经网络 图像预测 预测点 神经网络训练 计算设备 光流 神经网络输出 输入神经网络 表征图像 存储介质 光流计算 视频数据 关键点 稳定度 图像 输出 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络训练方法，适于在计算设备中执行，所述神经网络适于对图像进行处理以输出表征图像特征的关键点，其中，所述方法包括：从视频数据中提取预定数量的连续帧图像；将所述连续帧图像输入所述神经网络，得到连续帧图像的第一图像预测点；针对各第一图像预测点，对所述连续帧图像进行光流计算，以得到对应的光流预测点；基于所述连续帧图像的第一图像预测点和光流预测点，计算第一损失值；以及基于第一损失值，调整所述神经网络的参数以得到训练后的神经网络。
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