[发明专利]脖子关键点检测方法及装置、检测模型训练方法及装置

说明书

本发明公开了一种脖子关键点检测方法及装置、检测模型训练方法及装置，训练方法包括：确定样本图中由标注的脖子关键点与参考点决定的直线所具有的实际斜率；将样本图输入预先构建的脖子关键点检测模型，以由脖子关键点检测模型进行学习并输出脖子关键点；利用模型输出的脖子关键点、标注的脖子关键点、以及实际斜率计算损失值；在损失值大于预设值时，根据损失值优化所述脖子关键点检测模型的网络参数，并继续训练，直至损失值低于预设值结束。通过获取标注出的脖子关键点与参考点之间的实际斜率，在训练阶段通过使用这个实际斜率、预测结果、标注结果进行损失计算，并根据计算结果进行网络参数优化，以提升模型检测的鲁棒性和准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种脖子关键点检测方法及装置、检测模型训练方法及装置。

背景技术

目前，对于人像的图像处理应用越来越多，在医美领域，对人像的拼接操作技术是模拟整形应用最为广泛。

然而，现有技术中对人像拼接操作主要关注的是人脸关键点的检测，根据检测到的人脸关键点进行各种拼接变形操作，而未关注脖子区域对人脸与脖子衔接的影响，导致后续对人脸进行相关操作后出现人脸与脖子衔接不恰当。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足提出的一种脖子关键点检测方法及装置、检测模型训练方法及装置，该目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的第一方面提出了一种脖子关键点检测模型训练方法，所述方法包括：

确定样本图中由标注的脖子关键点与参考点决定的直线所具有的实际斜率；

将所述样本图输入预先构建的脖子关键点检测模型，以由所述脖子关键点检测模型进行学习，并输出脖子关键点；

利用模型输出的脖子关键点、标注的脖子关键点、以及所述实际斜率计算损失值；

在所述损失值大于预设值时，根据所述损失值优化所述脖子关键点检测模型的网络参数，并继续执行将所述样本图输入预先构建的脖子关键点检测模型的过程，直至所述损失值低于预设值结束。

在本申请的一些实施例中，所述确定样本图中由标注的脖子关键点与参考点决定的直线所具有的实际斜率，包括：

获取数据集，所述数据集中的每一样本图均包含用户头像；针对所述数据集中每一样本图，定位所述样本图中的脖子区域；检测所述脖子区域与衣服接触边缘的中间点确定为参考点；在所述样本图上标注脖子关键点，并确定由标注的脖子关键点与所述参考点决定的直线所具有的实际斜率。

在本申请的一些实施例中，在所述样本图上标注脖子关键点之后，所述方法还包括：

对所述数据集中的样本图每进行一种数据增强处理，将处理后的样本图添加到所述数据集中，以扩充所述数据集。

在本申请的一些实施例中，所述在所述样本图上标注脖子关键点，包括：

利用预设斜率确定一条经过所述参考点的直线，所述预设斜率为标注样本前根据实践预先设置的一个斜率；将所述直线与所述脖子区域边缘之间的交点作为一个脖子关键点标注在所述样本图上；将所述直线进行水平翻转，并将翻转后的直线与所述脖子区域边缘之间的交点作为另一个脖子关键点标注在所述样本图上；对所述样本图上标注的脖子关键点进行微调。

在本申请的一些实施例中，所述定位所述样本图中的脖子区域，包括：

将所述样本图输入预设的分割模型，以由所述分割模型对所述样本图进行语义分割；将语义分割结果为脖子的像素所组成的区域确定为脖子区域。

在本申请的一些实施例中，所述利用模型输出的脖子关键点、标注的脖子关键点、以及所述实际斜率计算损失值，包括：