[發明專利]關鍵點的檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 202110431008.3
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN113033485A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 孟慶月
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06N20/00
• 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

本公開提供了關鍵點的檢測方法和裝置，涉及圖像處理和深度學習的人工智能技術領域。具體實施方式包括：獲取包含目標的待測圖像和訓練后的關鍵點檢測模型，將待測圖像輸入關鍵點檢測模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖；對各個熱力圖進行合并，將合并結果作為多點熱力圖；將多點熱力圖和待測圖像，輸入訓練后的關鍵點修正模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖，將該熱力圖作為修正后熱力圖；確定修正后熱力圖指示的關鍵點坐標。本公開可以利用關鍵點檢測模型的輸出，確定關鍵點修正模型的輸入，從而對關鍵點檢測模型預測的關鍵點進行修正，提高確定關鍵點的準確度。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，具體涉及包括圖像處理和深度學習的人工智能技術領域，尤其涉及關鍵點的檢測方法和裝置。

背景技術

關鍵點(landmark)檢測，也被稱為關鍵點定位或關鍵點對齊，其任務是指，在給定一張待檢測的圖像數據以后，定位出該圖像數據中的關鍵特征點也即關鍵點。例如在人臉關鍵點檢測中，關鍵特征點可以是眼睛、眉毛等部位的特征點。

在相關技術中，關鍵點的檢測往往通過模型來進行，比如，模型可以是深度神經網絡。

發明內容

提供了一種關鍵點的檢測方法、裝置、電子設備以及存儲介質。

根據第一方面，提供了一種關鍵點的檢測方法，包括：獲取包含目標的待測圖像和訓練后的關鍵點檢測模型，將待測圖像輸入關鍵點檢測模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖；對各個熱力圖進行合并，將合并結果作為多點熱力圖；將多點熱力圖和待測圖像，輸入訓練后的關鍵點修正模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖，將該熱力圖作為修正后熱力圖；確定修正后熱力圖指示的關鍵點坐標。

根據第二方面，提供了一種關鍵點修正模型的訓練方法，方法包括：獲取包含目標的待測圖像和訓練后的關鍵點檢測模型，將待測圖像輸入關鍵點檢測模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖；對各個熱力圖進行合并，將合并結果作為多點熱力圖；將多點熱力圖和待測圖像，輸入待訓練的關鍵點修正模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖，將該熱力圖作為修正后熱力圖；確定修正后熱力圖指示的關鍵點坐標；基于關鍵點坐標確定關鍵點修正模型的損失值，通過損失值訓練關鍵點修正模型，得到訓練后的關鍵點修正模型。

根據第三方面，提供了一種關鍵點的檢測裝置，包括：獲取單元，被配置成獲取包含目標的待測圖像和訓練后的關鍵點檢測模型，將待測圖像輸入關鍵點檢測模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖；合并單元，被配置成對各個熱力圖進行合并，將合并結果作為多點熱力圖；修正單元，被配置成將多點熱力圖和待測圖像，輸入訓練后的關鍵點修正模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖，將該熱力圖作為修正后熱力圖；確定單元，被配置成確定修正后熱力圖指示的關鍵點坐標。

根據第四方面，提供了一種關鍵點修正模型的訓練裝置，裝置包括：檢測單元，被配置成獲取包含目標的待測圖像和訓練后的關鍵點檢測模型，將待測圖像輸入關鍵點檢測模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖；熱力圖單元，被配置成對各個熱力圖進行合并，將合并結果作為多點熱力圖；修正后單元，被配置成將多點熱力圖和待測圖像，輸入待訓練的關鍵點修正模型，得到包含目標的關鍵點的熱力圖，將該熱力圖作為修正后熱力圖；坐標確定單元，被配置成確定修正后熱力圖指示的關鍵點坐標；訓練單元，被配置成基于關鍵點坐標確定關鍵點修正模型的損失值，通過損失值訓練關鍵點修正模型，得到訓練后的關鍵點修正模型。

根據第五方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行關鍵點的檢測方法中任一實施例的方法。

根據第六方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使計算機執行根據關鍵點的檢測方法中任一實施例的方法。

根據第五方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被處理器執行時實現根據關鍵點的檢測方法中任一實施例的方法。