[发明专利]一种图像数据标定训练方法及其设备、存储介质、服务器

摘要

本发明实施例公开一种图像数据标定训练方法及其设备、存储介质、服务器，其中方法包括如下步骤：获取图像数据经扰动处理后对应的扰动图像数据集合，及该集合对应的参考标定坐标；基于CNN获取扰动图像数据集合的目标标定坐标；将参考标定坐标和目标标定坐标作为图像数据标定训练过程中正向传播函数的输入参数；获取正向传播函数的梯度信息，根据梯度信息和CNN的学习率获取正向传播函数的输出变化量；根据输出变化量获取训练过程中反向传播函数内目标标定坐标的坐标变化量；基于坐标变化量调整CNN中各层网络参数，使调整网络参数后的CNN计算得到的正向传播函数的输出变化量最小。采用本发明，可以提高训练后的模型对图片中人脸进行标定的准确性。

主权项

一种图像数据标定训练方法，其特征在于，包括：获取图像数据经扰动处理后所对应的扰动图像数据集合，并获取所述扰动图像数据集合对应的参考标定坐标；基于卷积神经网络CNN获取所述扰动图像数据集合对应的目标标定坐标；将所述参考标定坐标和所述目标标定坐标作为图像数据标定训练过程中正向传播函数的输入参数；基于所述输入参数获取所述正向传播函数的梯度信息，并根据所述梯度信息和所述CNN的学习率获取所述正向传播函数的输出变化量；根据所述输出变化量获取所述图像数据标定训练过程中反向传播函数所指示的所述目标标定坐标的坐标变化量；基于所述坐标变化量调整所述CNN中各网络层的网络参数，使得基于调整网络参数后的CNN计算得到的正向传播函数的输出变化量最小。