[发明专利]关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像和所述原始图像中待预测的多个关键点的当前位置坐标；

将所述原始图像和各所述关键点的当前位置坐标，输入至预设的检测网络，得到各所述关键点的位移向量；

根据各所述关键点的位移向量更新各所述关键点的当前位置坐标，得到各所述关键点的目标位置坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述关键点的位移向量更新各所述关键点的当前位置坐标，得到各所述关键点的目标位置坐标，包括：

根据各所述关键点的位移向量更新各所述关键点的当前位置坐标；

判断各所述关键点的位移向量是否小于预设阈值；

若大于，则基于更新后的各所述关键点的当前位置坐标，返回执行所述将所述原始图像和各所述关键点的当前位置坐标，输入至预设的检测网络，得到各所述关键点的位移向量的步骤；

若小于或等于，则将更新后的各所述关键点的当前位置坐标确定为各所述关键点的目标位置坐标。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述检测网络包括图像特征提取网络、区域特征提取网络和预测位移网络，所述将所述原始图像和各所述关键点的当前位置坐标输入至预设的检测网络，得到各所述关键点的位移向量，包括：

将所述原始图像输入至所述图像特征提取网络，得到所述原始图像的特征图像；

将所述特征图像和各所述关键点的当前位置坐标输入至所述区域特征提取网络，得到各所述关键点对应的感兴趣区域特征图像；

将各所述感兴趣区域特征图像和各所述关键点的位置特征输入至所述预测位移网络，得到各所述关键点的位移向量；所述关键点的位置特征为与所述关键点相邻关键点的位置坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述特征图像和各所述关键点的当前位置坐标输入至所述区域特征提取网络，得到各所述关键点对应的感兴趣区域特征图像，包括：

根据各所述关键点的当前位置坐标和各所述关键点的类型，确定各所述关键点对应的感兴趣区域；所述关键点的类型用于表示所述关键点在所述原始图像中的位置；

将各所述关键点对应的感兴趣区域和所述特征图像输入至所述区域特征提取网络，得到各所述感兴趣区域特征图像。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述预测位移网络包括多个不同类型的预测位移子网络，所述将各所述感兴趣区域特征图像和各所述关键点的位置特征输入至所述预测位移网络，得到各所述关键点的位移向量，包括：

将各所述感兴趣区域特征图像和各所述关键点的位置特征输入至与各所述关键点的类型对应的预测位移子网络，得到各所述关键点的位移向量；所述关键点的类型与所述预测位移子网络的类型对应。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述关键点的位移向量更新各所述关键点的当前位置坐标，包括：

将各所述关键点的位移向量与各所述关键点的当前位置坐标进行加法运算，得到更新后的各所述关键点的当前位置坐标。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述原始图像中待预测的多个关键点的当前位置坐标，包括：

根据所述原始图像中多个关键点的排布规格确定各所述关键点的类型；

根据各所述关键点的类型预测各所述关键点的当前位置坐标。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像和各所述关键点的当前位置坐标输入至预设的检测网络之前，还包括：

对所述原始图像进行预处理；所述预处理包括图像归一化、高斯滤波、降噪处理中的至少一种。