[发明专利]多任务卷积神经网络模型及使用方法、装置和存储介质有效
| 申请号： | 202010074725.0 | 申请日： | 2020-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN111274977B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 梁延研;林旭新;于晓渊;于春涛;杨琳琳 | 申请（专利权）人： | 中能国际高新科技研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 中国澳门新口岸冼星*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多任务卷积神经网络模型，及使用所述模型同时对输入图像中的人脸目标进行边界框检测和关键点定位的方法、装置及存储介质。所述模型中的区域提取模块能够检测输入图像中人脸边界框的位置，而关键点定位模块能够定位人脸关键点的坐标；并且，关键点定位模块通过使用全局管道注意力机制和全局空间注意力机制，能够让模型学习特征图的管道权值和空间权值，从而在不同的维度中挖掘出更具识别能力的特征和信息；使用所述模型同时对输入图像中的人脸目标进行边界框检测和关键点定位的方法在各种非约束条件下，包括表情、姿态和遮挡，都可以获得精确的结果，且该方法简洁高效，更具有鲁棒性。本发明广泛应用于图像处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 卷积 神经网络 模型 使用方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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