[发明专利]一种提取图像特征点的方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种提取图像特征点的方法，其特征在于，包括：

基于训练图像对定点检测模型进行迭代，得到输出特征点和第一损失值；

基于训练阶段对应的关注点选取规则，从所述输出特征点中筛选出目标关注点；其中，第一训练阶段目标关注点为预先设定的关注点；第二训练阶段目标关注点为基于完成第一训练阶段的定点检测模型在各输出特征点上的检测效果筛选出的目标关注点；所述第一训练阶段和所述第二训练阶段有其各自对应的迭代次数；

基于所述目标关注点匹配的目标权重、目标通道输出特征以及所述目标关注点对应的标签特征，确定出第二损失值；

利用所述第一损失值和所述第二损失值对所述定点检测模型的权重进行更新，将更新后的定点检测模型作为最新的定点检测模型，并返回所述基于训练图像对定点检测模型进行迭代，得到输出特征点和第一损失值的步骤；

在第一训练阶段达到其对应的迭代次数时进入第二训练阶段，直至所述最新的定点检测模型的训练结果满足设定要求，则利用满足设定要求的定点检测模型对待检测图像进行检测，以得到所述待检测图像的特征点。

2.根据权利要求1所述的提取图像特征点的方法，其特征在于，所述基于所述目标关注点匹配的目标权重、目标通道输出特征以及所述目标关注点对应的标签特征，确定出第二损失值包括：

从所述定点检测模型中提取出与所述目标关注点匹配的目标权重和目标通道输出特征；

将所述目标权重与所述目标关注点对应的标签特征进行点乘运算，以得到第一输出结果；

将所述目标权重与所述目标通道输出特征进行点乘运算，以得到第二输出结果；

根据所述第一输出结果与所述第二输出结果的欧式距离，生成第二损失值。

3.根据权利要求1所述的提取图像特征点的方法，其特征在于，针对于所述目标关注点对应的标签特征的确定过程，所述方法包括：

按照设定的检测点的位置信息对所述训练图像进行处理，以生成每个检测点对应的热点图；

将各所述热点图转换为label特征图；

从所有所述label特征图中选取所述目标关注点对应的目标label特征图，将所述目标label特征图包含的特征作为所述目标关注点对应的标签特征。

4.根据权利要求1所述的提取图像特征点的方法，其特征在于，基于完成第一训练阶段的定点检测模型在各输出特征点上的检测效果筛选出目标关注点包括：

判断所述输出特征点是否包含预先设定的关注点；

在所述输出特征点包含所有预先设定的关注点的情况下，从所述输出特征点中选取设定占比的特征点作为目标关注点；

在所述输出特征点不包含所有预先设定的关注点的情况下，将未包含的关注点作为目标关注点。

5.根据权利要求1所述的提取图像特征点的方法，其特征在于，所述直至所述最新的定点检测模型的训练结果满足设定要求，则利用满足设定要求的定点检测模型对待检测图像进行检测，以得到所述待检测图像的特征点包括：

判断当前筛选出的目标关注点的个数是否小于设定个数；

在所述当前筛选出的目标关注点的个数小于设定个数的情况下，则结束迭代操作，并利用当前最新的定点检测模型对待检测图像进行检测，以得到所述待检测图像的特征点。

6.根据权利要求1所述的提取图像特征点的方法，其特征在于，针对于所述输出特征点个数的确定过程，所述方法包括：

依据所述训练图像的数据分布特征，从设定的检测点中筛选出与所述数据分布特征满足相关性要求的目标检测点；

将所述目标检测点的个数作为所述定点检测模型的输出特征点个数。