人体关键点预测模型训练及检测方法、装置、设备和介质.pdf
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人体关键点预测模型训练及检测方法、装置、设备和介质.pdf
本申请涉及人工智能及直播领域,提供一种人体关键点预测模型训练及人体关键点检测方法、装置、设备和介质。本申请能够实现对人体关键点高效且准确的预测。包括:在经训练的包含二维热力图预测分支的人体关键点预测模型添加一维热力图预测分支,得到待训练的人体关键点预测模型,将图像样本输入模型获取一维、二维分支分别输出的一维、二维热力图预测信息,根据一维、二维热力图预测信息分别得到第一、第二人体关键点位置预测信息,根据一维、二维热力图预测信息和第一、第二人体关键点位置预测信息及一维、二维热力图标注信息获取模型损失,根据该损
人体关键点的深度前后关系预测方法、装置、介质及设备.pdf
本申请的实施方式公开了一种人体关键点的深度前后关系预测方法、神经网络训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序,其中的人体关键点的深度前后关系预测方法包括:获取待处理图像;将所述待处理图像提供给神经网络,经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理,以获取人体关键点的深度前后关系;其中,所述人体关键点的深度前后关系用于表示人体关键点之间的深度位置相对关系。本申请提供的技术方案有利于提高三维人体姿态预测的准确性,从而有利于避免由于三维人体姿态预测错误而对互动娱乐以及行为分析等产生不良
关键点检测、模型的训练、直播方法、装置、设备及介质.pdf
本发明实施例公开了一种关键点检测、模型的训练、直播方法、装置、设备及介质。所述方法包括:接收原始图像数据,所述原始图像数据中具有人脸数据;确定关键点检测模型,所述关键点检测模型中前n层网络用于输出边缘纹理特征,所述边缘纹理特征融合有纹理特征与边缘特征,所述边缘纹理特征用于针对所述人脸数据的边缘生成目标热力图;将所述原始图像数据输入所述关键点检测模型中,识别所述人脸数据的人脸关键点,作为目标关键点,以使所述目标关键点对齐所述目标热力图。本发明实施例可以提高边缘关键点检测准确率。
预测模型的训练方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明提出一种预测模型的训练方法和装置、设备和存储介质,其中,方法包括:获取多个源域数据;其中,多个源域数据包括源标签;将多个源域数据输入神经网络进行训练,获取第一预测结果,根据第一预测结果和源标签调整神经网络的网络参数,以生成预训练模型;获取目标域数据,其中,目标域数据包括目标标签;将目标域数据输入预训练模型进行训练,获取第二预测结果,根据第二预测结果和目标标签调整预训练模型的网络参数,以生成目标域的预测模型。由此,通过源域的数据进行预训练获取预训练模型,并通过目标域的数据对预训练模型的参数进行微调,生
模型训练方法、模型预测方法、装置、设备及介质.pdf
本公开提供了一种模型训练方法,可以应用于人工智能技术领域。该模型训练方法包括:获取在第一时间区间内产生的第一目标历史数据,其中,第一目标历史数据包括用户的属性数据和与用户关联的多类产品的使用数据;利用预设条件从第一目标历史数据中确定第二目标历史数据;获取在第二时间区间内产生的与用户关联的多类产品的使用标签,其中,第一时间区间在第二时间区间之前;利用分类模型和使用标签从第二目标历史数据中确定训练数据;以及基于训练数据与使用标签,训练用于预测产品对用户的适配性的模型。本公开还提供了一种模型预测方法、装置、设备