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申请/专利权人：深圳市宗匠科技有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法、人脸关键点定位方法、装置、设备及介质，该方法在特征提取模型的骨干网络中引入一种注意力方式可以得到训练样本图像的多个尺度特征，同时基于注意力掩膜分支网络可以得到各向异性的注意力掩膜，集中在关键点的区域及其相邻点连接的局部边缘上，从而优化关键点定位误差。另外，在模型训练时，借鉴了时序中人脸面部的变化，采用一种相对坐标损失函数，一起与绝对坐标损失函数联合训练模型，让模型更多的关注到时序中人脸关键点的稳定性，从而减小关键点定位误差，提高模型进行关键点定位的准确性。

主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：对原始人脸图像进行数据增强处理，获得第一样本图像和第二样本图像；将所述第一样本图像和所述第二样本图像分别输入到预先构建的特征提取模型中，获得第一输出结果和第二输出结果；当训练迭代次数未达到设定的迭代次数阈值时，根据所述第一输出结果、所述第二输出结果与真实关键点标签的绝对坐标损失函数训练所述特征提取模型，获得初始关键点检测模型；当训练迭代次数达到设定的迭代次数阈值后，根据所述第一输出结果与所述第二输出结果的相对坐标损失函数以及所述绝对坐标损失函数训练所述初始关键点检测模型，获得目标关键点检测模型；所述特征提取模型包括骨干网络和若干个注意力掩膜分支网络，所述骨干网络由预处理模块、残差模块、残差块和沙漏模块堆叠而成，每个所述残差块分别与一个所述注意力掩膜分支网络相连，所述注意力掩膜分支网络至少包括并行连接的边缘热图模块、地标热图模块和坐标模块，所述边缘热图模块用于在关键点定位时关注轮廓的切线分布使相邻关键点符合切线分布，所述地标热图模块用于在关键点定位时将关键点约束在一个区域内以避免关键点的实际坐标点与语义信息之间存在的误差问题；其中，所述根据所述第一输出结果、所述第二输出结果与真实关键点标签的绝对坐标损失函数训练所述特征提取模型，获得初始关键点检测模型，包括：将所述第一输出结果与对应的所述真实关键点标签作差，获得第一损失函数；将所述第二输出结果与对应的所述真实关键点标签作差，获得第二损失函数；将所述第一损失函数与所述第二损失函数求和，获得所述绝对坐标损失函数；基于所述绝对坐标损失函数训练所述特征提取模型，获得所述初始关键点检测模型。

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