[发明专利]数据处理方法和装置有效
| 申请号： | 201811149827.3 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109389072B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 胡耀全 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天达共和律师事务所 11798 | 代理人： | 胡剑炜;刘德旺 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了数据处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将目标视频中相邻的两个视频帧分别输入卷积神经网络进行关键点检测，生成该相邻的两个视频帧的关键点；利用光流算法，基于该相邻两个视频帧中的前一视频帧及其关键点，预测该相邻的两个视频帧中的后一视频帧的关键点；基于预设的损失函数，确定所预测的关键点和对该后一视频帧检测到的关键点之间的损失值；基于该损失值训练该卷积神经网络，得到训练后的卷积神经网络。本申请实施例能够通过光流算法预测到的关键点与检测到的关键点的损失值，来训练卷积神经网络，以使卷积神经网络能够更准确地检测到关键点。 | ||
| 搜索关键词： | 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种数据处理方法，包括：将目标视频中相邻的两个视频帧分别输入卷积神经网络进行关键点检测，生成所述相邻的两个视频帧的关键点；利用光流算法，基于所述相邻两个视频帧中的前一视频帧及其关键点，预测所述相邻的两个视频帧中的后一视频帧的关键点；基于预设的损失函数，确定所预测的关键点和对所述后一视频帧检测到的关键点之间的损失值；基于所述损失值训练所述卷积神经网络，得到训练后的卷积神经网络。
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