模型训练方法、头部姿态估计方法、电子设备及存储介质.pdf
雨巷****轶丽
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模型训练方法、头部姿态估计方法、电子设备及存储介质.pdf
本申请实施例涉及图像识别技术领域,公开了一种模型训练方法、头部姿态估计方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括:基于训练样本中所包含的头部图像的角度标签和所属的场景标签,构建各所述头部图像的角度在所属场景标签下所服从的高斯分布;根据各所述头部图像对应的所述高斯分布,获取所述头部图像的角度标签在所属场景标签下的真实概率;构建用于获取所述头部图像的预测角度和该预测角度的预测概率的头部姿态估计网络;以所述训练样本对所述头部姿态估计网络进行训练,得到训练好的所述头部姿态估计网络。本申请训练好的头部姿态估计网络在
头部姿态估计方法及机器可读存储介质.pdf
本发明涉及图像处理领域。本发明一实施例提供一种头部姿态估计方法及机器可读存储介质,所述头部姿态估计方法包括:获取待进行头部姿态估计的三基色彩色图像与深度图像;从所述三基色彩色图像中提取出人脸区域,并基于所提取的人脸区域生成对应于所述三基色彩色图像的人脸灰色图像和对应于所述深度图像的人脸深度图像;提取所述人脸灰色图像所对应的人脸轮廓图像;以及将所述人脸灰度图像、所述人脸轮廓图像和所述人脸深度图像输入至头部姿态估计模型,以由该头部姿态估计模型输出头部姿态估计结果。由此,能够实现基于单帧人脸图像的头部姿态估计,
姿态估计模型训练方法、姿态估计方法、装置和电子设备.pdf
本申请实施例公开了姿态估计模型训练方法、姿态估计方法、装置和电子设备。该方法的实施例包括:获取样本图像和样本图像中的关节点的初始热力图;将样本图像输入至待训练的姿态估计模型,得到样本图像中的关节点的尺度特征图、预测热力图和嵌入标签;基于尺度特征图对初始热力图进行调整,得到目标热力图;基于目标热力图、预测热力图以及嵌入标签,更新待训练的姿态估计模型的参数。该实施方式在保证处理效率的同时,提高了姿态估计结果的精度。
深度估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开关于一种深度估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,以至少解决卷积神经网络对视频图像深度估计的稳定性不高的问题。该方法包括:将n个样本图像以及与n个样本图像一一对应的n个模拟图像分别输入预设深度估计模型,得到分别对应n个样本图像的深度预测结果和n个模拟图像的深度预测结果;n个样本图像和n个模拟图像标注有像素点深度值;根据每个样本图像的像素点深度值和每个样本图像的深度预测结果获得n个第一损失;根据每个样本图像的深度预测结果和与每个样本图像对应的模拟图像的深度预测结果获得n个第二损失;根据n个第一
姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质,属于计算机视觉技术领域,其中,姿态估计方法包括:获取同一用户的多个视图下的二维图像,对每个视图下的二维图像进行特征提取,得到每个视图下的二维图像对应的图像特征;基于图像特征,进行二维人体关键点定位,得到每个视图下的二维图像对应的二维人体关键点;基于二维人体关键点,预测得到三维人体关键点;将预测得到的三维人体关键点作为伪标签,建立多个视图下的二维点的对应关系;基于二维点的对应关系,对每个视图下的二维图像对应的图像特征进行特征加权融合,得到融合后的特征;