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申请/专利权人：OPPO广东移动通信有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种关键点识别模型处理方法、关键点识别方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取样本图像对应的特征图像；将特征图像分别输入第一网络模型以及第二网络模型，并获取第一网络模型输出的第一特征图，以及获取第二网络模型输出的第二特征图；根据第一特征图、第二特征图以及目标损失函数分别对第一网络模型以及第二网络模型的参数进行调整，直至第一网络模型输出的第一特征图以及第二网络模型输出的第二特征图使目标损失函数收敛；将目标损失函数收敛时的第一网络模型作为关键点结构预测模型。本方法实现了通过构建目标损失函数作为模型训练过程的约束条件，得到能准确预测图像的关键点结构的关键点结构预测模型。
主权项：1.一种关键点识别模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像对应的特征图像；将所述特征图像分别输入第一网络模型以及第二网络模型，并获取所述第一网络模型输出的第一特征图，以及获取所述第二网络模型输出的第二特征图，所述第一网络模型用于预测所述特征图像中的关键点结构信息，所述第二网络模型用于预测所述特征图像中的外观以及噪声信息；根据所述第一特征图、所述第二特征图以及目标损失函数分别对所述第一网络模型以及所述第二网络模型的参数进行调整，直至所述第一网络模型输出的第一特征图以及所述第二网络模型输出的第二特征图使所述目标损失函数收敛；当所述目标损失函数收敛时，获取所述第一网络模型输出的第一特征图作为关键点结构特征图，以及获取所述第二网络模型输出的第二特征图作为噪声特征图；根据所述关键点结构特征图、所述噪声特征图以及所述特征图像，获取与所述特征图像对应的重构特征图像；根据所述重构特征图像以及所述特征图像获取第一损失参数；根据所述第一损失参数对所述第一网络模型以及所述第二网络模型的参数进行调整；将所述目标损失函数收敛时的第一网络模型作为关键点结构预测模型，所述将所述目标损失函数收敛时的第一网络模型作为关键点结构预测模型，包括：将所述目标损失函数以及所述第一损失参数收敛时的第一网络模型作为关键点结构预测模型。
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权利要求：
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