[发明专利]关键点检测模型的训练方法、关键点检测方法及装置

说明书

本公开提供了一种关键点检测模型的训练方法、关键点检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、增强现实技术领域。实现方案为：获取目标对象的样本图像，所述目标对象包括多个关键点和与所述多个关键点具有预设位置关系的至少一个辅助点；将所述样本图像输入所述关键点检测模型，以得到所述关键点检测模型输出的多个预测关键点；基于所述多个预测关键点和所述预设位置关系，确定至少一个预测辅助点；基于所述多个关键点、所述至少一个辅助点、所述多个预测关键点和所述至少一个预测辅助点，确定所述关键点检测模型的损失值；以及基于所述损失值，调整所述关键点检测模型的参数。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、增强现实技术领域，具体涉及一种关键点检测模型的训练方法及装置、关键点检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术：人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

关键点检测是计算机视觉领域的一种计算任务，用于检测图像中的目标对象的关键点，例如人体关节点、障碍物的轮廓点等。关键点检测技术被广泛应用于诸如姿态估计、目标跟踪、自动驾驶等场景中。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种关键点检测模型的训练方法及装置、关键点检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种关键点检测模型的训练方法，包括：获取目标对象的样本图像，所述目标对象包括多个关键点和与所述多个关键点具有预设位置关系的至少一个辅助点；将所述样本图像输入所述关键点检测模型，以得到所述关键点检测模型输出的多个预测关键点；基于所述多个预测关键点和所述预设位置关系，确定至少一个预测辅助点；基于所述多个关键点、所述至少一个辅助点、所述多个预测关键点和所述至少一个预测辅助点，确定所述关键点检测模型的损失值；以及基于所述损失值，调整所述关键点检测模型的参数。

根据本公开的一方面，提供了一种关键点检测方法，包括：将目标对象的待检测图像输入关键点检测模型，所述关键点检测模型是根据上述关键点检测模型的训练方法得到的；以及获取所述关键点检测模型输出的所述目标对象的多个关键点。

根据本公开的一方面，提供了一种关键点检测模型的训练装置，包括：获取模块，被配置为获取目标对象的样本图像，所述目标对象包括多个关键点和与所述多个关键点具有预设位置关系的至少一个辅助点；输入输出模块，被配置为将所述样本图像输入所述关键点检测模型，以得到所述关键点检测模型输出的多个预测关键点；第一确定模块，被配置为基于所述多个预测关键点和所述预设位置关系，确定至少一个预测辅助点；第二确定模块，被配置为基于所述多个关键点、所述至少一个辅助点、所述多个预测关键点和所述至少一个预测辅助点，确定所述关键点检测模型的损失值；以及调整模块，被配置为基于所述损失值，调整所述关键点检测模型的参数。

根据本公开的一方面，提供了一种关键点检测装置，包括：输入模块，被配置为将目标对象的待检测图像输入关键点检测模型，所述关键点检测模型是根据上述关键点检测模型的训练装置得到的；以及获取模块，被配置为获取所述关键点检测模型输出的所述目标对象的多个关键点。