基于多尺度輕量化網(wǎng)絡(luò)的頭部姿態(tài)估計(jì)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110281500.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113177432A 公開（公告）日 2021-07-27
申請(qǐng)公布號(hào) CN113177432A 申請(qǐng)公布日 2021-07-27
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 彭德光;唐賢倫 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 重慶兆光科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 重慶渝之知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 周身彪
地址 400000 重慶市璧山區(qū)璧泉街道雙星大道50號(hào)7幢6-1、6-2、6-3、6-4
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多尺度輕量化網(wǎng)絡(luò)的頭部姿態(tài)估計(jì)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取包含頭部姿態(tài)的數(shù)據(jù)集，預(yù)處理數(shù)據(jù)集；利用多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)提取預(yù)處理的數(shù)據(jù)集得到相應(yīng)的特征圖；基于所述特征圖訓(xùn)練輕量化網(wǎng)絡(luò)得到MobileNet回歸器模型；獲取待測(cè)圖像的頭部圖像，將其輸入到MobileNet回歸器模型進(jìn)行頭部姿態(tài)預(yù)測(cè)，得到所述待測(cè)圖像的頭部姿態(tài)信息。本發(fā)明采用多尺度卷積核提取數(shù)據(jù)集內(nèi)特征圖，使用不同尺度的卷積核對(duì)輸入頭部姿態(tài)圖像提取特征，豐富了圖像特征，保留圖像信息，提高了頭部姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確率；同時(shí)，基于輕量化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練MobileNet回歸器模型，在不損失網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，大幅度降低了計(jì)算量。