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摘要：本发明实施例提供一种关键点检测模型训练方法及装置，通过对第一训练数据集进行运动模糊处理得到第二训练数据集，将该第二训练数据集中的每幅图像输入至预先构建好的神经网络模型中，并利用关键点加权欧式距离的损失函数对神经网络进行迭代训练，直到得到收敛的神经网络模型，将该收敛的神经网络模型作为最终的关键点检查模型。该过程中，通过对第一训练数据集包含的主体明确、目标清晰的正常图像进行运动模糊处理，利用该些加入了随机的运动模糊处理的图像训练关键点检测模型，从而训练出能够对含有运动模糊的图像中的人体关键点进行准确检测的关键点检测模型。
主权项：1.一种关键点检测模型训练方法，其特征在于，包括：对第一训练数据集中的每幅图像进行运动模糊处理，得到第二训练数据集；将所述第二训练数据集中的每幅图像输入神经网络模型，并利用损失函数对所述神经网络模型进行迭代，直到所述神经网络模型收敛，将收敛的神经网络模型作为关键点检测模型，所述神经网络模型为预先构建好的模型，所述关键点检测模型用于检测人物图像中人物的关键点；所述对第一训练数据集中的每幅图像进行运动模糊处理，得到第二训练数据集，包括：随机生成运动速度、角速度和噪声函数；在第一图像上选择预设数量的关键点，所述第一图像是所述第一训练数据集中的任意一幅图像；根据待移动关键点的位置，确定第一区域，所述待移动关键点是所述预设数量的关键点中的任意一个关键点；根据所述运动速度、所述角速度和所述噪声函数，移动所述第一区域中的每个点，得到第二区域；叠加所述第二区域与所述第一图像，得到所述第二训练数据集。
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