[发明专利]人体关键点检测及部位解析的联合处理方法、设备及产品

说明书

本发明实施例提供一种提供的人体关键点检测及部位解析的联合处理方法、设备及产品，该方法包括：获取目标图像；采用训练至收敛的目标网络模型对所述目标图像进行人体关键点检测及部位解析的联合处理，以获得人体关键点检测结果及人体部位解析结果，所述目标网络模型是采用训练样本对初始网络模型进行训练的过程中采用神经网络自动搜索技术对所述初始网络模型进行最优网络结构搜索后获得的；通过所述目标网络模型输出人体关键点检测结果及人体部位解析结果，能够有效提高人体关键点检测及部位解析的准确率，并且不依赖网络模型的设计经验和调参经验，有效提高人体关键点检测及部位解析的效率。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人体关键点检测及部位解析的联合处理方法、设备及产品。

背景技术

随着人工智能的发展，各种深度学习模型也逐步应用到人体视觉理解领域中。而人体关键点检测和人体部位解析是人体视觉理解的两个重要任务。对分析人体姿态起着至关重要的作用。这两个任务具有高度相关性，可以相互促进。

所以现有技术中，采用深度学习模型将人体关键点检测和人体部位解析进行联合处理。但在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中采用的深度学习模型是用户根据经验手工设计出来的，需要大量的网络模型设计经验和调参经验，耗时耗力，并且设计出的网络模型并非是最优网络模型，进而导致人体关键点检测及部位解析的准确率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种人体关键点检测及部位解析的联合处理方法、设备及产品，用以解决现有技术中采用的深度学习模型是用户根据经验手工设计出来的，需要大量的网络模型设计经验和调参经验，耗时耗力，并且设计出的网络模型并非是最优网络模型，进而导致人体关键点检测及部位解析的准确率较低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种人体关键点检测及部位解析的联合处理方法，包括：

获取目标图像；

采用训练至收敛的目标网络模型对所述目标图像进行人体关键点检测及部位解析的联合处理，以获得人体关键点检测结果及人体部位解析结果，所述目标网络模型是采用训练样本对初始网络模型进行训练的过程中采用神经网络自动搜索技术对所述初始网络模型进行最优网络结构搜索后获得的；

通过所述目标网络模型输出人体关键点检测结果及人体部位解析结果。

第二方面，本发明实施例提供一种人体关键点检测及部位解析的联合处理方法，包括：

获取训练样本，所述训练样本包括待训练图像，与所述待训练图像对应的真实人体关键点热力图和真实人体部位解析图；

采用所述训练样本对初始网络模型进行训练的过程中采用神经网络自动搜索技术对所述初始网络模型进行最优网络结构搜索；

判断训练后的网络模型是否满足预设收敛条件；

若确定训练后的网络模型满足预设收敛条件，则将满足预设收敛条件的网络模型确定为训练至收敛的目标网络模型。

第三方面，本发明实施例提供一种人体关键点检测及部位解析的联合处理设备，包括：

获取模块，用于获取目标图像；

处理模块，用于采用训练至收敛的目标网络模型对所述目标图像进行人体关键点检测及部位解析的联合处理，以获得人体关键点检测结果及人体部位解析结果，所述目标网络模型是采用训练样本对初始网络模型进行训练的过程中采用神经网络自动搜索技术对所述初始网络模型进行最优网络结构搜索后获得的；

输出模块，用于通过所述目标网络模型输出人体关键点检测结果及人体部位解析结果。

第四方面，本发明实施例提供一种人体关键点检测及部位解析的联合处理设备，包括：