[发明专利]用于训练模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201910477386.8 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110197230B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 邓启力 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V40/16;G06V10/764 |
| 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： | 本发明的实施例公开了用于训练模型的方法和装置，以及用于生成信息的方法和装置。该用于训练模型的方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括头部图像、头部图像中的头部对象的关键点信息和头部图像中的头部对象的姿态类别信息；利用机器学习算法，将训练样本集中的训练样本包括的头部图像作为输入数据，将与输入的头部图像对应的关键点信息和姿态类别信息作为期望输出数据，训练得到关键点及姿态类别确定模型，其中，关键点及姿态类别确定模型包括关键点确定子模型和姿态类别确定子模型。该实施方式丰富了模型的训练方式，有助于基于训练得到的模型提高头部关键点的定位准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练模型的方法，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本包括头部图像、头部图像中的头部对象的关键点信息和头部图像中的头部对象的姿态类别信息；利用机器学习算法，将所述训练样本集中的训练样本包括的头部图像作为输入数据，将与输入的头部图像对应的关键点信息和姿态类别信息作为期望输出数据，训练得到关键点及姿态类别确定模型，其中，所述关键点及姿态类别确定模型包括关键点确定子模型和姿态类别确定子模型，所述关键点确定子模型用于确定头部图像中的头部对象的关键点的位置，所述姿态类别确定子模型用于确定头部图像中的头部对象的姿态的类别。
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