[发明专利]特征点检测方法、装置、电子设备和可读存储介质有效
| 申请号： | 201910788794.5 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110503600B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 吴志洋;陈宝林;龚秋棠;张伟;傅松林 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 荣颖佳 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种特征点检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机视觉领域。该方法首先获得预先建立的特征点提取模型包含的多个第一连接权重；接着，基于所述特征点提取模型，获取待检测图像对应的多个待处理图像特征，其中，所述特征点提取模型为预先经过模型剪枝处理的模型；然后，基于预先建立的特征点量化模型，对各所述待处理图像特征进行量化处理，得到多个待卷积图像特征，对各所述第一连接权重进行量化处理，得到多个第二连接权重；最后，对各所述待卷积图像特征及各所述第二连接权重进行卷积处理，得到目标特征点。如此，基于轻量化的特征点提取模型进行特征提取，在保证检测精度的同时使得检测速率得到提升。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 检测 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种特征点检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得预先建立的特征点提取模型包含的多个第一连接权重，其中，所述特征点提取模型为预先经过模型剪枝处理的模型；/n基于所述特征点提取模型，获取待检测图像对应的多个待处理图像特征；/n基于预先建立的特征点量化模型，对各所述待处理图像特征进行量化处理，得到多个待卷积图像特征，对各所述第一连接权重进行量化处理，得到多个第二连接权重；/n对各所述待卷积图像特征及各所述第二连接权重进行卷积处理，得到目标特征点。/n
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