【技術實現步驟摘要】
本說明書實施例涉及計算機，特別涉及一種關鍵點檢測方法。
技術介紹
1、目前，在計算機視覺領域，對于圖像的關鍵點檢測需求越來越高；為了提升關鍵點的檢測效率，可以利用訓練完成的關鍵點檢測模型或其他方式，實現對關鍵點的檢測。但當前檢測關鍵點的方案，仍存在準確度不滿足需求的問題；且當前的方案若提升檢測準確度，需要更大的計算量，導致內存占用也較大。
2、因此，需要提供更可靠的方案，來實現對圖像關鍵點的檢測。
技術實現思路
1、有鑒于此，本說明書實施例提供了一種關鍵點檢測方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種關鍵點檢測裝置，一種計算設備，一種計算機可讀存儲介質以及一種計算機程序，以解決現有技術中存在的技術缺陷。
2、根據本說明書實施例的第一方面，提供了一種關鍵點檢測方法，包括：
3、獲取待檢測圖像，其中，所述待檢測圖像中包含待檢測對象；
4、將所述待檢測圖像輸入關鍵點檢測模型，獲得所述待檢測對象的圖像關鍵點，其中，所述關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，并根據所述距離矩陣確定圖像關鍵點。
5、根據本說明書實施例的第二方面，提供了一種關鍵點檢測裝置，包括：
6、獲取模塊，被配置為獲取待檢測圖像，其中，所述待檢測圖像中包含待檢測對象；
7、輸入模塊，被配置為將所述待檢測圖像輸入關鍵點檢測模型，獲得所述待檢測對象的圖像關鍵點，其中，所述關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，
8、根據本說明書實施例的第三方面，提供了一種距離預測模塊的訓練方法，應用于云側設備，包括：
9、在圖像樣本集中確定目標樣本對，其中，所述目標樣本對基于目標樣本圖像和所述目標樣本圖像的樣本距離矩陣組成；
10、將所述目標樣本圖像輸入距離預測模塊，獲得所述距離預測模塊輸出的預測距離矩陣；
11、根據所述預測距離矩陣和所述樣本距離矩陣計算預測損失值；
12、基于所述預測損失值對所述距離預測模塊的模型參數進行調整，直至達到模型訓練停止條件，獲得距離預測模塊的模型參數；
13、向端側設備發送所述距離預測模塊的模型參數。
14、根據本說明書實施例的第四方面，提供了另一種關鍵點檢測方法，應用于云側設備，包括：
15、接收客戶端發送的待檢測圖像，其中，所述待檢測圖像中包含待檢測對象；
16、將所述待檢測圖像輸入關鍵點檢測模型，獲得所述待檢測對象的圖像關鍵點，其中，所述關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，并根據所述距離矩陣確定圖像關鍵點；
17、將所述圖像關鍵點返回至所述客戶端。
18、根據本說明書實施例的第五方面，提供了一種人臉圖像關鍵點檢測方法，包括：
19、獲取待檢測人臉圖像，其中，所述待檢測圖像中包含待檢測人臉；
20、將所述待檢測人臉圖像輸入關鍵點檢測模型，獲得所述待檢測人臉的圖像關鍵點，其中，所述關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，并根據所述距離矩陣確定圖像關鍵點。
21、根據本說明書實施例的第六方面，提供了一種計算設備，包括：
22、存儲器和處理器；
23、所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，該計算機可執行指令被處理器執行時實現上述關鍵點檢測方法的步驟。
24、根據本說明書實施例的第七方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機可執行指令，該指令被處理器執行時實現上述關鍵點檢測方法的步驟。
25、根據本說明書實施例的第八方面，提供了一種計算機程序，其中，當所述計算機程序在計算機中執行時，令計算機執行上述關鍵點檢測方法的步驟。
26、本說明書一個實施例提供的關鍵點檢測方法，獲取待檢測圖像，其中，所述待檢測圖像中包含待檢測對象；將所述待檢測圖像輸入關鍵點檢測模型，獲得所述待檢測對象的圖像關鍵點，其中，所述關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，并根據所述距離矩陣確定圖像關鍵點。通過將待檢測圖像輸入關鍵點檢測模型，由關鍵點檢測模型預測參考關鍵點與圖像關鍵點之間的距離矩陣，從而基于距離矩陣確定圖像關鍵點，避免在確定圖像關鍵點時進行解碼導致的損失，提升圖像關鍵點的準確度。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種關鍵點檢測方法，包括：
2.如權利要求1所述的方法，所述關鍵點檢測模型中包含距離預測模塊和關鍵點計算模塊；
3.如權利要求2所述的方法，所述距離預測模塊包含特征提取子模塊和距離預測子模塊；
4.如權利要求2所述的方法，將所述距離矩陣輸入所述關鍵點計算模塊，獲得所述關鍵點計算模塊輸出的圖像關鍵點，包括：
5.如權利要求4所述的方法，在所述距離矩陣中確定目標距離，包括：
6.如權利要求4所述的方法，基于所述目標距離在所述距離矩陣中篩選距離子矩陣，包括：
7.如權利要求4所述的方法，根據所述距離子矩陣和所述距離子矩陣對應的參考關鍵點，確定圖像關鍵點，包括：
8.如權利要求2所述的方法，所述距離預測模塊基于如下步驟訓練獲得：
9.如權利要求8所述的方法，在圖像樣本集中確定目標樣本對之前，還包括：
10.一種距離預測模塊的訓練方法，應用于云側設備，包括：
11.一種關鍵點檢測方法，應用于云側設備，包括：
12.一種人臉圖像關鍵點檢測方法，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種關鍵點檢測方法，包括：
2.如權利要求1所述的方法，所述關鍵點檢測模型中包含距離預測模塊和關鍵點計算模塊；
3.如權利要求2所述的方法，所述距離預測模塊包含特征提取子模塊和距離預測子模塊；
4.如權利要求2所述的方法，將所述距離矩陣輸入所述關鍵點計算模塊，獲得所述關鍵點計算模塊輸出的圖像關鍵點，包括：
5.如權利要求4所述的方法，在所述距離矩陣中確定目標距離，包括：
6.如權利要求4所述的方法，基于所述目標距離在所述距離矩陣中篩選距離子矩陣，包括：
7.如權利要求4所述的方法，根據所述距離子矩陣和所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鮑旭，何俊彥，項王盟，程治淇，羅斌，耿益鋒，謝宣松，
申請(專利權)人：阿里巴巴達摩院杭州科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。