[发明专利]基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端有效
| 申请号： | 202010711735.0 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111881804B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 袁德胜;游浩泉;马卫民;成西锋;林治强;党毅飞;崔龙;李伟超 | 申请（专利权）人： | 汇纳科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端，所述方法包括以下步骤：对人体RGB图像进行特征提取，产生第一特征图；对人体深度图像进行特征提取，产生第二特征图；获取关键点热度图和部位关联场；预测关键点热度图和部位关联场中每个像素的偏移值；将计算得到的热度图损失和偏移量损失叠加，产生联合损失；利用联合损失更新姿态估计模型的权重，实现对姿态估计模型的训练；本发明使用深度图片和RGB图片双流输入，在使用RGB图像预测得到的关键点基础上，有效地利用了深度数据进行关键点的预测修正，且可灵活实现是否使用深度图片进行关键点修正的能力，有效解决了在复杂场景中，关键点匹配容易出错的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联合 训练 姿态 估计 模型 方法 系统 介质 终端 | ||
【主权项】：
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