[发明专利]一种用于提高人体解析效果的多任务深度学习模型有效
| 申请号： | 202010418959.2 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111709289B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 王毅刚;杜顺程 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于提高人体解析效果的多任务深度学习模型。本发明包括如下步骤：步骤(1)设计姿态估计、边缘检测和人体解析三个分支模块的多任务神经网络；步骤(2)使用PyTorch深度学习框架搭建多任务神经网络；步骤(3)将训练数据集送入神经网络进行训练；步骤(4)使用训练好的神经网络进行推理验证结果的准确率。本发明首次做到了人体姿态估计、人体边缘检测和人体解析多任务结合，设计了一个全新的深度学习神经网络模型，并且三个任务都达到了不错的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 提高 人体 解析 效果 任务 深度 学习 模型 | ||
【主权项】：
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