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申请/专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院
摘要：本申请公开了一种图像关键点的检测方法，应用于关键点检测模型，所述关键点检测模型包括主干网络、前景区域分割子网络和关键点检测子网络，所述检测方法包括：利用所述主干网络提取目标图像的图像特征；将所述图像特征输入所述前景区域分割子网络，得到所述目标图像的前景区域特征图；将所述前景区域特征图与所述图像特征的点乘结果输入所述关键点检测子网络，得到所述目标图像的关键点热力图；根据所述关键点热力图确定所述目标图像中的关键点，本申请能够提高关键点检测精度。本申请还公开了一种图像关键点的检测装置、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
主权项：1.一种图像关键点的检测方法，其特征在于，应用于关键点检测模型，所述关键点检测模型包括主干网络、前景区域分割子网络和关键点检测子网络，所述检测方法包括：利用所述主干网络提取目标图像的图像特征；将所述图像特征输入所述前景区域分割子网络，得到所述目标图像的前景区域特征图；将所述前景区域特征图与所述图像特征的点乘结果输入所述关键点检测子网络，得到所述目标图像的关键点热力图；根据所述关键点热力图确定所述目标图像中的关键点；其中，利用所述主干网络提取目标图像的图像特征，包括：利用所述主干网络提取所述目标图像在多个尺度下的图像特征；其中，将所述前景区域特征图与所述图像特征的点乘结果输入所述关键点检测子网络，包括：选取分辨率排名前N位的图像特征作为目标图像特征；将所述目标图像特征与所述图像特征的点乘结果输入所述关键点检测子网络；其中，将所述图像特征输入所述前景区域分割子网络，得到所述目标图像的前景区域特征图，包括：将所述图像特征输入所述前景区域分割子网络的支路，以便对所述图像特征执行卷积计算操作和特征融合操作，得到所述目标图像的前景区域特征图；其中，在得到所述目标图像的前景区域特征图之后，还包括：对所述前景区域分割子网络的支路输出的前景区域特征图进行卷积操作和激活函数激活操作，得到前景区域分割图；对所述前景区域分割子网络的所有支路对应的前景区域分割图进行尺度变换操作和加权平均计算，得到所述目标图像的前景区域图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市人工智能与机器人研究院 一种图像关键点的检测方法、装置、电子设备及存储介质
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