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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利目标图像的关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113723160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110244945.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权目标图像的关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质是由涂娟辉;易阳;余晓铭;周易;李峰;左小祥设计研发完成，并于2021-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标图像的关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标图像的关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质，本发明蒸馏学习过程中，根据标志函数确定第一网络中正确样本对应的正确预测分布，并根据正确预测分布对第二网络进行蒸馏学习，并对第二网络进行剪枝处理，得到模型参数更少的第二网络模型作为关键点检测模型，提升了关键点检测模型的计算速度和检测效率，降低了对终端的计算能力要求；另外通过标志函数能够让第二网络针对第一网络中正确样本对应的预测结果进行知识蒸馏，而无需花费其他计算负载来对错误样本的预测过程进行知识蒸馏，进一步提升了关键点检测模型的计算速度并降低了对终端的计算能力要求,可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权目标图像的关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标图像的关键点检测方法，其特征在于，包括： 获取训练数据； 将所述训练数据输入第一网络训练得到第一网络模型； 将所述训练数据输入第二网络进行可分离卷积处理，得到不同尺度的第二特征图集合；通过所述第二网络的全连接层对所述第二特征图集合进行第二关键点坐标值预测，得到第二预测结果；采用第二损失函数确定所述第二预测结果和标签之间的第二损失值；根据所述第二损失值和知识蒸馏损失函数修改第二网络模型参数，并根据修改后的所述第二网络模型参数生成第二网络模型；对所述第二网络模型进行剪枝处理，得到关键点检测模型，其中，蒸馏学习中的所述知识蒸馏损失函数包括标志函数，所述标志函数用于标志所述训练数据中的正确样本和错误样本； 将待检测的目标图像输入所述关键点检测模型，得到所述目标图像中的关键点； 其中，所述根据所述第二损失值和知识蒸馏损失函数修改第二网络模型参数，并根据修改后的所述第二网络模型参数生成第二网络模型，包括： 根据第一预测结果确定第一预测分布，并根据所述第二预测结果确定第二预测分布，所述第一预测结果是所述第一网络基于所述训练数据进行第一关键点坐标值预测后得到的；确定所述训练数据中的正确样本；将所述第一预测分布中正确样本对应的标志函数置1，并将所述第一预测分布中错误样本对应的标志函数置0，得到赋值后的标志函数；根据所述赋值后的标志函数确定知识蒸馏损失函数，并采用所述知识蒸馏损失函数计算所述第一预测分布与所述第二预测分布之间的差异值，得到第三损失值；根据所述第二损失值和所述第三损失值修改第二网络模型参数，并根据修改后的所述第二网络模型参数生成第二网络模型。

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