[发明专利]生成人体关键点检测模型的方法和装置

权利要求书

1.一种生成人体关键点检测模型的方法，包括：

获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本人体图像以及样本人体图像中的关键点的标注信息；

从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：将选取的样本的样本人体图像输入初始第一模型，得到金字塔结构的特征图，其中，所述初始第一模型采用Resnet101作为基础的网络结构；基于所述特征图和样本人体图像中的关键点的标注信息确定第一层损失值；将所述特征图输入初始第二模型，得到检测出的关键点的位置坐标，其中，所述初始第二模型是以注意力模型为基础的神经网络；基于所述检测出的关键点的位置坐标和样本人体图像中的关键点的标注信息确定第二层损失值；基于所述第一层损失值与所述第二层损失值确定初始第一模型和初始第二模型是否训练完成；响应于确定出初始第一模型和初始第二模型训练完成，将所述初始第一模型和所述初始第二模型确定为人体关键点检测模型；

其中，其中，所述将所述特征图输入初始第二模型，得到检测出的关键点的位置坐标包括：

根据所述特征图生成注意力特征图；

根据所述注意力特征图生成预定数目个第二预测热力图，其中，每个第二预测热力图对应一个关键点；

对于所述预定数目个第二预测热力图中的第二预测热力图，根据每个第二预测热力图中最大概率像素所在的位置检测出对应关键点的位置坐标；

所述根据所述特征图生成注意力特征图，包括：

将所述特征图加入不同次数的瓶颈块，得到不同尺度的特征图；

将所述不同尺度的特征图经过上采样后融合在一起，得到第一特征图；

将所述不同尺度的特征图输入注意力模型，得到不同分辨率的第一注意力图；

将所述不同分辨率的第一注意力图经过上采样后融合在一起，得到融合的第一注意力图，以及将融合的第一注意力与第一特征图结合得到第二特征图；

将所述第二特征图输入所述注意力模型，得到第二注意力图；

将所述第二注意力图和所述第二特征图结合得到注意力特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将选取的样本的样本人体图像输入初始第一模型，得到金字塔结构的特征图，包括：

将选取的样本的样本人体图像输入残差网络，得到各个残差块的最后一个卷积层输出的特征图；

将各卷积层输出的特征图分别经过全卷积层，再通过上采样后横向连接得到金字塔结构的特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述特征图和样本人体图像中的关键点的标注信息确定第一层损失值，包括：

根据所述样本人体图像中的关键点的标注信息为每个关键点生成一个真实热力图；

根据所述特征图生成预定数目个第一预测热力图，其中，每个第一预测热力图对应一个关键点；

基于每个关键点在真实热力图与第一预测热力图中的位置偏差确定出第一层损失值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述检测出的关键点的位置坐标和样本人体图像中的关键点的标注信息确定第二层损失值，包括：

根据所述样本人体图像中的关键点的标注信息为每个关键点生成一个真实热力图；

根据所述注意力特征图生成预定数目个第二预测热力图，其中，每个第二预测热力图对应一个关键点；

基于每个关键点在真实热力图与第二预测热力图中的位置偏差确定出第二层损失值。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定出初始第一模型和初始第二模型未训练完成，调整所述初始第一模型和所述初始第二模型中的相关参数，以及从所述样本集中重新选取样本，使用调整后的初始第一模型和初始第二模型，继续执行所述训练步骤。

6.一种用于检测人体的方法，包括：

获取检测对象的人体图像；

将所述人体图像输入采用如权利要求1-4之一所述的方法生成的人体关键点检测模型中，生成所述检测对象的人体关键点的位置坐标。