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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利关键点检测模型训练方法和装置、关键点检测方法和装置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：CN113743157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19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：202010468493.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权关键点检测模型训练方法和装置、关键点检测方法和装置是由陈建业设计研发完成，并于2020-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键点检测模型训练方法和装置、关键点检测方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提出一种关键点检测模型训练方法和装置、以及关键点检测方法和装置，涉及计算机技术领域。在本公开中，将第一关键点数据集合中的每条关键点数据输入到深度学习模型；确定每条关键点数据的权重；根据每条关键点数据的输出结果确定相应的损失函数，利用每条关键点数据的权重对相应的损失函数进行修正；根据所有关键点数据对应的损失函数值之和，确定总损失；根据总损失对深度学习模型的参数进行训练，直到满足预设的终止条件，得到关键点检测模型。该方法无需额外收集和标注其他关键点数据，避免浪费额外较大的人工成本。使得在训练关键点检测模型时，通过为每条关键点数据设置权重，提高模型的稳定性和泛化性。

本发明授权关键点检测模型训练方法和装置、关键点检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种关键点检测模型训练方法，其中，包括：将第一关键点数据集合中的每条关键点数据输入到深度学习模型，以得到每条关键点数据对应的输出结果，其中所述关键点数据包括人脸关键点数据；根据预设标准确定第一关键点数据集合中的每条关键点数据的权重；根据每条关键点数据的输出结果确定相应的损失函数，利用每条关键点数据的权重对相应的损失函数进行修正；根据第一关键点数据集合中的所有关键点数据对应的损失函数值之和，确定总损失；根据所述总损失对所述深度学习模型的参数进行训练，直到满足预设的终止条件，所述深度学习模型训练完成，训练完成的所述深度学习模型作为关键点检测模型；其中，所述根据预设标准确定第一关键点数据集合中的每条关键点数据的权重包括：利用第一关键点数据集合中的所有关键点数据的坐标信息，生成基准数据，其中计算第一关键点数据集合中的所有关键点数据对应的每个关键点的坐标平均值，将由所有关键点的坐标平均值所构成的数据作为所述基准数据；计算所述第一关键点数据集合中的每条关键点数据与所述基准数据之间的差异度；根据所述第一关键点数据集合中的每条关键点数据与所述基准数据之间的差异度，将所述第一关键点数据集合进行分组；根据每个分组内的关键点数据的数量，确定每个分组中的关键点数据的权重。

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