[发明专利]卷积神经网络训练方法、系统及人脸特征点检测方法在审
| 申请号： | 201910006715.0 | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109753931A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 马琳;章烈剽;柯文辉 | 申请（专利权）人： | 广州广电卓识智能科技有限公司;广州广电运通信息科技有限公司;广州广电运通金融电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广州市广州高新技术产业开发区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络训练方法，包括：获取若干个待训练人脸框信息；其中，所述待训练人脸框信息中包含预设的若干个特征点；获取所述特征点的坐标，对所述特征点的坐标进行归一化处理；将归一化处理后的数据作为标准值输入到单个卷积神经网络中，并采用SmoothL1损失函数训练所述卷积神经网络；判断所述SmoothL1损失函数中的Loss值是否收敛至预设值；若是，则输出训练后的卷积神经网络作为训练模型；若否，则调整预设参数直至所述Loss值收敛至预设值。本发明还公开了一种卷积神经网络训练系统和一种人脸特征点检测方法。采用本发明实施例，在单一卷积神经网络下训练保证特征点检测的精度，且网络结构较简单，训练容易。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 特征点 预设 人脸特征点检测 归一化处理 损失函数 框信息 人脸 收敛 特征点检测 网络结构 训练模型 训练系统 预设参数 输出 保证 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络训练方法，其特征在于，包括：获取若干个待训练人脸框信息；其中，所述待训练人脸框信息中包含预设的若干个特征点；获取所述特征点的坐标，对所述特征点的坐标进行归一化处理；将归一化处理后的数据作为标准值输入到单个卷积神经网络中，并采用SmoothL1损失函数训练所述卷积神经网络；判断所述SmoothL1损失函数中的Loss值是否收敛至预设值；若是，则输出训练后的卷积神经网络作为训练模型；若否，则调整预设参数直至所述Loss值收敛至预设值。
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