申请/专利权人：书行科技(北京)有限公司

申请日：2023-09-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117253286B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/764;G06N20/00;G06V10/774

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本申请公开了一种人体动作预测方法及相关产品。该方法包括：获取目标图像序列、学生模型和教师模型，所述目标图像序列中的图像均包括目标人物，所述学生模型和所述教师模型均具备基于图像序列预测未来动作的能力，且所述教师模型经过域泛化训练，所述域泛化训练为提升模型的域泛化能力的训练；将所述目标图像序列输入所述教师模型，预测所述目标人物的未来动作，得到伪标签；将所述目标图像序列输入所述学生模型，预测所述目标人物的未来动作，得到第一预测结果；基于所述伪标签对所述第一预测结果的监督，更新所述学生模型的参数，得到目标模型；利用所述目标模型，预测所述目标图像序列中的目标人物的目标未来动作。

主权项：1.一种人体动作预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像序列、学生模型和教师模型，所述目标图像序列中的图像均包括目标人物，所述学生模型和所述教师模型均具备基于图像序列预测未来动作的能力，且所述教师模型经过域泛化训练，所述域泛化训练为提升模型的域泛化能力的训练；获取教师模型，包括：获取至少两个域泛化图像样本序列，所述域泛化图像样本序列包括参考人物，所述参考人物为与所述目标人物不同的人物，所述参考人物在所述域泛化图像样本序列中的增广动作的类别均为目标类别，且不同所述域泛化图像样本序列中的所述增广动作的模态不同；获取待训练模型，所述待训练模型为具备预测图像序列中的动作的能力的模型；基于所述至少两个域泛化图像样本序列，训练所述待训练模型，得到所述教师模型；将所述目标图像序列输入所述教师模型，预测所述目标人物的未来动作，得到伪标签；将所述目标图像序列输入所述学生模型，预测所述目标人物的未来动作，得到第一预测结果；基于所述伪标签对所述第一预测结果的监督，更新所述学生模型的参数，得到目标模型；利用所述目标模型，预测所述目标图像序列中的目标人物的目标未来动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 书行科技(北京)有限公司 人体动作预测方法及相关产品

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