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申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

摘要：本说明书实施例提供一种人脸位姿估计方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取包含人脸信息的目标图像，并将目标图像输入到预先构建的位姿估计模型中；利用浅层密集连接层对目标图像进行特征提取，得到包含浅层特征信息的多个第一特征图；利用深层特征复用层分别对多个第一特征图执行信息融合操作得到第二特征图，以便在浅层特征信息中融入深层特征信息；利用注意力层对第二特征图中的人脸位姿信息进行提取，得到包含人脸位姿信息的第三特征图，利用分类器对第三特征图进行预测，得到第三特征图对应人脸位姿的预测结果，根据预测结果确定目标图像中的人脸位姿。本公开能够充分获取人脸位姿的关键信息，提升人脸位姿估计结果的准确性。

主权项：1.一种人脸位姿估计方法，其特征在于，包括：获取包含人脸信息的目标图像，并将所述目标图像输入到预先构建的位姿估计模型中；在所述位姿估计模型中，利用浅层密集连接层对所述目标图像进行特征提取，得到包含浅层特征信息的多个第一特征图；所述浅层密集连接层中包含多个依次连接的卷积模块，利用每个卷积模块依次对输入到所述卷积模块的特征图执行卷积运算，并且将每个所述卷积模块的输出作为下一个卷积模块的输入，每个所述卷积模块的输入中还包含之前卷积模块的输出，将所述浅层密集连接层中最后多个卷积模块的输出作为所述第一特征图，最后多个卷积模块为C3、C4和C5；将多个所述第一特征图作为深层特征复用层的输入，利用所述深层特征复用层分别对多个所述第一特征图执行信息融合操作得到第二特征图，以便在所述浅层特征信息中融入深层特征信息；所述深层特征复用层中包含与所述第一特征图的数量相对应的卷积模块，分别为P3、P4和P5，在对P3、P4和P5进行卷积运算时，采用的规则为P3融合C3、C4和C5的信息，P4融合C4和C5的信息，P5使用C5的信息，将P3、P4和P5分别做全局平均池化，得到多个所述第二特征图；注意力层与第二特征图的数量相对应，将所述多个第二特征图分别输入对应的注意力层，利用注意力层对所述第二特征图中的人脸位姿信息进行提取，得到多个包含所述人脸位姿信息的第三特征图，利用分类器对所述第三特征图进行预测，得到所述第三特征图对应人脸位姿的预测结果，根据所述预测结果确定所述目标图像中的人脸位姿。

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