[发明专利]人脸检测模型的训练方法、人脸关键点的检测方法和装置有效
| 申请号： | 201811367129.0 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109508678B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 陈德健 | 申请（专利权）人： | 广州市百果园信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 511442 广东省广州市番禺区南村镇万博*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种人脸检测模型的训练方法、人脸关键点的检测方法、装置、设备和存储介质，所述训练方法包括：获取训练人脸图像；基于预设的三维人脸模型对所述训练人脸图像进行三维重建，得到训练三维人脸模型；根据所述训练三维人脸模型，生成包含所述训练三维人脸模型的三维坐标的训练UV坐标图；采用所述训练人脸图像和所述训练UV坐标图对语义分割网络进行训练，获得人脸检测模型，本发明实施例无需对训练人脸图像和训练UV坐标图进行人工标注，解决了现有技术中训练数据需要人工预估标注导致训练数据不准确，造成CNN输出人脸关键点坐标不准确的问题，提高了人脸检测模型的性能，同时也提高了人脸关键点检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 模型 训练 方法 关键 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人脸检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练人脸图像；基于预设的三维人脸模型对所述训练人脸图像进行三维重建，得到训练三维人脸模型；根据所述训练三维人脸模型，生成包含所述训练三维人脸模型的三维坐标的训练UV坐标图；采用所述训练人脸图像和所述训练UV坐标图对语义分割网络进行训练，获得人脸检测模型，其中，所述人脸检测模型用于生成包含三维坐标的UV坐标图。
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