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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利关键点检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111073936.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权关键点检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质是由付灿苗;孙冲;康洋;李琛设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键点检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种关键点检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质；本发明实施例在获取图像样本集合后，并采用图像样本集合对预设深度检测模型进行训练，对预设深度检测模型进行多次压缩，并采用训练后深度检测模型对压缩后的过渡检测模型进行训练，根据训练后过渡检测模型，对预设轻量检测模型进行训练，得到候选训练后轻量检测模型，采用候选训练后轻量检测模型对图像样本进行关键点检测，基于检测结果，在候选训练后轻量检测模型中筛选出目标训练后轻量检测模型，并采用目标训练后轻量检测模型对待检测图像进行关键点检测；该方案可以提升关键点检测的检测效率，本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

本发明授权关键点检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种关键点检测方法，其特征在于，包括： 获取图像样本集合，并采用所述图像样本集合对预设深度检测模型进行训练，得到训练后深度检测模型； 对所述预设深度检测模型进行多次压缩，并采用所述图像样本集合和训练后深度检测模型对每次压缩后得到的过渡检测模型进行训练，得到多个训练后过渡检测模型； 根据所述图像样本集合和训练后过渡检测模型，对预设轻量检测模型进行训练，得到每一训练后过渡检测模型对应的候选训练后轻量检测模型，所述预设轻量检测模型为对所述预设深度检测模型进行轻量化处理后的检测模型； 采用所述候选训练后轻量检测模型对所述图像样本集合中的图像样本进行关键点检测； 基于检测结果，在候选训练后轻量检测模型中筛选出目标训练后轻量检测模型，并采用所述目标训练后轻量检测模型对待检测图像进行关键点检测； 其中，所述采用所述图像样本集合和训练后深度检测模型对每次压缩后得到的过渡检测模型进行训练，得到多个训练后过渡检测模型，包括：采用所述训练后深度检测模型对所述图像样本集合中的图像样本进行关键点预测，得到第一关键点预测结果；采用所述过渡检测模型对所述图像样本集合中的图像样本进行关键点预测，得到第二关键点预测结果；根据所述第一关键点预测结果和第二关键点预测结果，对每次压缩后得到的过渡检测模型进行收敛，得到多个训练后过渡检测模型。

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