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龙图腾网恭喜清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利关键点检测模型的训练方法、装置、电子设备及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：CN113139564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202010066238.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权关键点检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由张雨蒙;刘裕峰;陈莉;郑文设计研发完成，并于2020-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键点检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种关键点检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：每读取一个训练样本图像，采用关键点识别模型得到对应的各个预测关键点，以及分别生成对应的各个预测热力图，其中，每读取一个预测关键点，生成对应的一个图层，并基于所述一个图层上各个像素点与所述一个预测关键点的相对距离，在所述一个图层上记录各个像素点的预测响应值，以获得相应的预测热力图，以及在确定至少一个预测关键点对应的预测热力图，与对应的真实热力图不匹配时，调整关键点检测模型中对应的权重参数；当确定满足预设的收敛条件时，输出训练完毕的关键点检测模型。采用相对距离确定像素点的预测响应值的方式训练模型，提高模型稳定性。

本发明授权关键点检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种关键点检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取预设的训练样本图像集合，其中，所述训练样本图像集合中包含原始样本图像和与所述原始样本图像对应的干扰样本图像；从所述训练样本图像集合中依次读取各个训练样本图像，其中，每读取一个训练样本图像，执行以下操作：采用所述关键点检测模型，从所述一个训练样本图像中检测获得各个预测关键点，并基于所述各个预测关键点分别生成对应的各个预测热力图，其中，每读取一个预测关键点，生成对应的一个图层，并分别获得所述一个图层中各个像素点与所述一个预测关键点的相对距离；针对所述各个像素点分别执行：当相对距离未达到设定距离阈值时，将相应像素点的预测响应值设为零，否则，将相对距离作为衰减系数的参数n，确定相应像素点的预测响应值；将记录所述各个像素点的预测响应值的图层，确定为一个预测热力图；确定至少一个预测关键点对应的预测热力图，与对应的真实热力图不匹配时，对所述关键点检测模型中所述至少一个预测关键点对应的权重参数进行相应调整，并在确定所述关键点检测模型满足预设的收敛条件时，得到训练完毕的关键点检测模型。

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