[發明專利]人體關鍵點檢測模型的訓練方法和裝置

在審

• 申請號: 201910099356.8
• 申請日: 2019-01-31
• 公開（公告）號: CN109858444A
• 公開（公告）日: 2019-06-07
• 發明（設計）人: 喻冬東;王長虎
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本公開的實施例公開了人體關鍵點檢測模型的訓練方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取訓練樣本集合；獲取初始人體關鍵點檢測模型，初始人體關鍵點檢測模型包括特征提取網絡、與至少一個部位對應的至少一個關鍵點檢測網絡；利用深度學習方法，將訓練樣本集合中的訓練樣本的樣本人體圖像作為特征提取網絡的輸入，將特征提取網絡輸出的特征信息分別輸入至少一個關鍵點檢測網絡，將輸入的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的位置信息分別作為對應的關鍵點檢測網絡的期望輸出，訓練得到人體關鍵點檢測模型。該實施方式實現了提高人體關鍵點預測的準確度。

技術領域

本公開的實施例涉及計算機技術領域，具體涉及人體關鍵點檢測模型的訓練方法和裝置。

背景技術

隨著人工智能的不斷發展，計算機視覺也取得了許多成果。在現有的姿態檢測等任務中，首先需要對圖像進行特征提取。之后，將特征信息輸入預測網絡進行姿態等預測。為了便于完成姿態檢測等任務，一般需要確定人體的各個關鍵點的位置。在現有技術中，往往將人體作為整體確定其各個關鍵點的位置。

發明內容

本公開的實施例提出了人體關鍵點檢測模型的訓練方法和裝置、人體關鍵點檢測方法和裝置。

第一方面，本公開的實施例提供了一種人體關鍵點檢測模型的訓練方法，包括：獲取訓練樣本集合，訓練樣本包括樣本人體圖像和樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的位置信息；獲取初始人體關鍵點檢測模型，初始人體關鍵點檢測模型包括特征提取網絡、與至少一個部位對應的至少一個關鍵點檢測網絡；利用深度學習方法，將訓練樣本集合中的訓練樣本的樣本人體圖像作為特征提取網絡的輸入，將特征提取網絡輸出的特征信息分別輸入至少一個關鍵點檢測網絡，將輸入的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的位置信息分別作為對應的關鍵點檢測網絡的期望輸出，訓練得到人體關鍵點檢測模型。

在一些實施例中，利用深度學習方法，將訓練樣本集合中的訓練樣本的樣本人體圖像作為特征提取網絡的輸入，將特征提取網絡輸出的特征信息分別輸入至少一個關鍵點檢測網絡，將輸入的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的位置信息分別作為對應的關鍵點檢測網絡的期望輸出，訓練得到人體關鍵點檢測模型之前，方法還包括：對于訓練樣本集合中的訓練樣本包括的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位中的部位，基于該部位的關鍵點的位置信息和目標參數值，得到該部位的關鍵點的目標位置信息。

在一些實施例中，利用深度學習方法，將訓練樣本集合中的訓練樣本的樣本人體圖像作為特征提取網絡的輸入，將特征提取網絡輸出的特征信息分別輸入至少一個關鍵點檢測網絡，將輸入的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的位置信息分別作為對應的關鍵點檢測網絡的期望輸出，訓練得到人體關鍵點檢測模型，包括：利用深度學習方法，將訓練樣本集合中的訓練樣本的樣本人體圖像作為特征提取網絡的輸入，將特征提取網絡輸出的特征信息分別輸入至少一個關鍵點檢測網絡，將輸入的樣本人體圖像中顯示的人體的至少一個部位的關鍵點的目標位置信息分別作為對應的關鍵點檢測網絡的期望輸出，訓練得到人體關鍵點檢測模型。

在一些實施例中，至少一個關鍵點檢測網絡包括以下至少一項：頭部關鍵點檢測網絡、上肢關鍵點檢測網絡、下肢關鍵點檢測網絡和全身關鍵點檢測網絡。

第二方面，本公開的實施例提供了一種人體關鍵點檢測方法，包括：獲取待檢測人體圖像；將待檢測人體圖像輸入預先訓練的人體關鍵點檢測模型，得到待檢測圖像中顯示的人體的關鍵點信息，其中，人體關鍵點檢測模型按照如第一方面中任一實現方式描述的方法訓練得到。