[发明专利]标志点检测模型生成方法及标志点检测方法

摘要

本发明提供了一种标志点检测模型生成方法及标志点检测方法。所述生成方法包括：构建含有预先标记的标志点的三维模型；获取三维模型多个不同视角的二维图像，并将标志点的三维位置数据转换为二维位置数据；利用深度学习方法，将每个视角的二维图像及标志点的二维位置数据作为输入分别训练得到多个神经网络模型；获取具标志点的第二响应图，并对所述第一响应图进行修正得到修正的第一响应图，将修正的第一响应图上标志点的位置数据作为映射层输入，通过映射关系得到标志点的预测三维位置数据；根据原始三维位置数据和预测三维位置数据计算得到损失值，响应损失值满足预设条件得到训练完成的标志点检测模型。本发明提供的方法具有性能好的优点。

主权项

1.一种标志点检测模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：构建三维模型，所述三维模型上包含有预先标记的标志点，所述标志点对应的位置数据为原始三维位置数据；基于所述三维模型，获取多个不同视角的二维图像，并根据所述原始三维位置数据和与视角对应的视点位置数据计算得到所述标志点的二维位置数据，所述多个不同视角包括至少一个全局视角和一个局部视角，所述二维图像包括深度图像和表面参考图像；利用深度学习方法，将每个视角的所述深度图像及所述标志点的二维位置数据作为输入，将优化得到的响应图作为输出，分别训练得到多个神经网络模型，每个不同视角的二维图像对应一个神经网络模型，其中输出的响应图包括对应全局视角的第一响应图和对应局部视角的第二响应图；基于所述表面参考图像获取具标志点的第二响应图，将所述具标志点的第二响应图对所述第一响应图进行修正得到修正的第一响应图，将所述修正的第一响应图上标志点的位置数据作为映射层输入，基于二维到三维的映射关系得到标志点的预测三维位置数据；根据所述原始三维位置数据和所述预测三维位置数据计算得到损失值，响应所述损失值满足预设条件得到训练完成的所述标志点检测模型。