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1. WO2020134010 - TRAINING OF IMAGE KEY POINT EXTRACTION MODEL AND IMAGE KEY POINT EXTRACTION

Publication Number WO/2020/134010
Publication Date 02.07.2020
International Application No. PCT/CN2019/094740
International Filing Date 04.07.2019
IPC
G06K 9/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
CPC
G06K 9/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
G06K 9/46
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
36Image preprocessing, i.e. processing the image information without deciding about the identity of the image
46Extraction of features or characteristics of the image
Applicants
  • 北京字节跳动网络技术有限公司 BEIJING BYTEDANCE NETWORK TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 喻冬东 YU, Dongdong
  • 王长虎 WANG, Changhu
Agents
  • 北京市立方律师事务所 LIFANG & PARTNERS
Priority Data
201811615301.X27.12.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) TRAINING OF IMAGE KEY POINT EXTRACTION MODEL AND IMAGE KEY POINT EXTRACTION
(FR) APPRENTISSAGE D'UN MODÈLE D'EXTRACTION DE POINT CLÉ D'IMAGE ET EXTRACTION DE POINT CLÉ D'IMAGE
(ZH) 对图像关键点提取模型的训练及图像关键点提取
Abstract
(EN)
A method for training an image key point extraction model. The image key point extraction model comprises multiple cascaded sub models. The method comprises: inputting a training image into the image key point extraction model, obtaining a key point outputted by each sub model, and taking the key points as the primary training of the image key point extraction model (S11); for each sub model, determining a difference between the key point outputted by the sub model and the key point corresponding to the degree identifier of the sub model in the training image (S12), wherein the degree identifier is used for characterizing the difficulty level of key point extraction; and determining the sum of the differences corresponding to all the sub models to be the target difference of the image key point extraction model, and when the number of times of training of the image key point extraction model does not reach a preset number of times, updating the image key point extraction model according to the target difference (S13). By respectively processing the key points having different difficulty levels, the present invention can improve the accuracy and the applicable range of the image key point extraction model.
(FR)
L'invention concerne un procédé d'apprentissage d'un modèle d'extraction de point clé d'image. Le modèle d'extraction de point clé d'image comprend de multiples sous-modèles en cascade. Le procédé consiste à : entrer une image d'apprentissage dans le modèle d'extraction de point clé d'image, obtenir un point clé délivré en sortie par chaque sous-modèle, et prendre les points clés en tant qu'apprentissage primaire du modèle d'extraction de point clé d'image (S11) ; pour chaque sous-modèle, déterminer une différence entre le point clé délivré en sortie par le sous-modèle et le point clé correspondant à l'identifiant de degré du sous-modèle dans l'image d'apprentissage (S12), l'identifiant de degré étant utilisé pour caractériser le niveau de difficulté d'extraction de point clé ; et déterminer la somme des différences correspondant à tous les sous-modèles pour être la différence cible du modèle d'extraction de point clé d'image, et lorsque le nombre de moments d'apprentissage du modèle d'extraction de point clé d'image n'atteint pas un nombre prédéfini de moments, il convient de mettre à jour le modèle d'extraction de point clé d'image en fonction de la différence cible (S13). En traitant respectivement les points clés ayant différents niveaux de difficulté, la présente invention peut améliorer la précision et la plage applicable du modèle d'extraction de point clé d'image.
(ZH)
一种对图像关键点提取模型的训练方法,该图像关键点提取模型包括多个级联的子模型。所述方法包括:将训练图像输入图像关键点提取模型,获得各个子模型输出的关键点,作为图像关键点提取模型的一次训练(S11);针对每个子模型,确定该子模型输出的关键点与训练图像中与该子模型的程度标识对应的关键点之间的差异(S12),其中,该程度标识用于表征关键点提取的难易程度;将各个子模型对应的差异之和确定为图像关键点提取模型的目标差异,在图像关键点提取模型的训练次数未达到预设次数时,根据该目标差异更新该图像关键点提取模型(S13)。通过针对不同难易程度的关键点进行分别处理,可以提高图像关键点提取模型的准确度和适用范围。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau